这本教科书为理解实际相关的深度学习模型建立了一个理论框架。Roberts和Yaida借鉴理论物理学的方法，提供了清晰而有教育意义的解释，说明现实的深度神经网络实际上是如何工作的。为了使理论前沿的结果易于理解，作者避免了该学科传统上对令人生畏的形式主义的强调，同时不牺牲准确性。这本书直接而易于接近，平衡了对新颖结果的详细首次推导与对理论家和实践者的洞察和直觉。这本自包含的教科书非常适合对人工智能感兴趣的学生和研究人员，只需要很少的线性代数、微积分和非正式概率论的先决条件，它可以轻松地填满一个学期长的深度学习理论课程。首次，现代人工智能能力的激动人心的实践进步可以与一套有效的原则相匹配，为深度学习的理论研究提供了一个永恒的蓝图。
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