认真推荐一份深度学习笔记：dl-notes ，作者是我的师兄朱鉴，很多年前，他也给过我一份《无约束最优化》的笔记，在这里发布过。这份文件虽然被他命名为：一份简短的深度学习笔记，但是我读完后的第一反应是：简约而不简单。师兄在工作上一直是我的偶像，他在腾讯深耕自然语言处理相关方向6年，之后又一直在小米打拼，作为技术专家，现在主要负责对话系统相关的工作。他在工作上兢兢业业，但是工作之余也一直在学习，前两天他把这份笔记给我，说这是工作之余学习的一个总结，希望分享给大家。这份深度学习笔记共有150多页，从基础的微积分、线性代数、概率论讲起，再到数值计算、神经网络、计算图、反向传播、激活函数、参数优化、损失函数、正则化等概念，最后落笔于网络架构，包含前向网络、卷积网络、递归网络以及Transformer和Bert等，涵盖的内容非常系统全面。强烈推荐给大家，个人觉得这是一份极好的深度学习中文材料，可用于深度学习入门或者平时工作参考，当然也可以基于这份笔记的任何一个章节做深度扩展阅读和学习。
以下是这份笔记的完整目录：
该笔记Github链接，欢迎Star：
https://github.com/jianzhu/dl-notes
PDF链接：
https://github.com/jianzhu/dl-notes/blob/master/deep_learning.pdf
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