Understanding DeepLearning 中文翻译
原版来自： https://udlbook.github.io/udlbook/ by Simon J.D. Prince Published by MIT Press Dec 5th 2023.
本仓库1-9章基于2023-12-23版本，第10章开始基于2024-02-15版本的原书进行翻译，只翻译正文部分，不包括前言和附录。使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，如有翻译错误还请指正。后续原书若有修改，本仓库不一定会及时更新，还请各位以原版内容为准，也欢迎大家提交PR一起优化翻译。
本书正文一共21章，涵盖了深度学习领域的许多关键概念，无论是初学者还是已经有工作经验的开发者都有极高的阅读价值。
- Chapter 1 - Introduction 介绍
- Chapter 2 - Supervised learning 监督学习
- Chapter 3 - Shallow neural networks 浅层神经网络
- Chapter 4 - Deep neural networks 深度神经网络
- Chapter 5 - Loss functions 损失函数
- Chapter 6 - Fitting models 训练模型
- Chapter 7 - Gradients and initialization 梯度和初始化
- Chapter 8 - Measuring performance 性能评估
- Chapter 9 - Regularization 正则化
- Chapter 10 - Convolutional networks 卷积网络
- Chapter 11 - Residual networks 残差网络
- Chapter 12 - Transformers 变形金刚😄
- Chapter 13 - Graph neural networks 图神经网络
- Chapter 14 - Unsupervised learning 无监督学习
- Chapter 15 - Generative adversarial networks 生成对抗网络
- Chapter 16 - Normalizing flows 标准化流
- Chapter 17 - Variational autoencoders 变分自编码器
- Chapter 18 - Diffusion models 扩散模型
- Chapter 19 - Deep reinforcement learning 深度强化学习
- Chapter 20 - Why does deep learning work? 为什么深度学习有效？
- Chapter 21 - Deep learning and ethics 深度学习与伦理
根据原markdown版本重写的latex版本已经发布，pdf已经上传至release。
后续的update只会针对latex版本，包括针对最新的原英文版进行更新以及一些错误的修复。
合并了百分号的问题，由于涉及到的地方还挺多，因此还是发了个release。