公开1个多月，在众多网友的帮助下，草稿中的草稿慢慢变成了草稿。原本打算我们翻译人员先相互校对一遍再让网友校对，但由于时间不足，于是更改计划，打算一起校对。
直译版逐渐向意译版过渡，我们希望尽可能地保留原书Deep Learning中的意思并保留原书的语句。 然而我们水平有限，哈姆雷特成千上万，我们无法消除众多读者的方差。我们需要大家的建议和帮助，一起减小翻译的偏差。
对应的翻译者：
- 第1、4、7、10、14、20章及第12.4、12.5节由 @swordyork 负责
- 第2、5、8、11、15、18章由 @liber145 负责
- 第3、6、9章由 @KevinLee1110 负责
- 第13、16、17、19章及第12.1至12.3节由 @futianfan 负责
请直接下载PDF阅读。 虽然这一版准确性有所提高，但我们仍然建议英文好的同学或研究者直接阅读原版。
我们划分4个类别的校对人员。每个类别需要很多人。
- 负责人也就是对应的翻译者。
- 我们需要有人简单地阅读，最好是刚入门或者想入门的同学。有什么翻得不明白的地方可以直接指出，不用给出意见。或者可以对语句不通顺的地方提出修改意见。每章至少3人。
- 我们也需要有人进行中英对比，最好能排除少翻错翻的情况。最好是时间充足、能中英对应阅读、细心的同学。每章至少2人。
- 相关方向的校对者则需要纠正译者的错误理解。大家不要谦虚，阅读过相关论文的同学可以作为相关方向的人士。每章至少1人。
我们会在纸质版正式出版的时候，在书中致谢，正式感谢各位作出贡献的同学！
我们采用网上批注的形式（如果觉得不方便，可以在pdf中批注，然后发给我们）。Latex转成markdown后，图片和某些公式会错误，排版也会出问题。希望大家谅解。 具体批注方式：
- 点开下表中对应的章节
- 选取网页中的词语或语句，跳出来Annotate，点击就行了。需要注册一个帐号，注意批注得公开我们才能看到。
| 章节 | 负责人 | 简单阅读 | 中英对比 | 相关方向 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 前言 | @swordyork | lc, @SiriusXDJ, @corenel | @linzhp | |
| 第二章 线性代数 | @liber145 | @SiriusXDJ, @angrymidiao | @badpoem | |
| 第三章 概率与信息论 | @KevinLee1110 | @SiriusXDJ | ||
| 第四章 数值计算 | @swordyork | @zhangyafeikimi | @quasi-jing, @hengqujushi | @hengqujushi |
| 第五章 机器学习基础 | @liber145 | @wheaio, @ZhiweiYang | @fairmiracle, @linzhp | |
| 第六章 深度前馈网络 | @KevinLee1110 | @angrymidiao | @minoriwww | |
| 第七章 深度学习的正则化 | @swordyork | @TonyHan0915 | @dfcv24 | |
| 第八章 深度模型中的优化 | @liber145 | @zhangyafeikimi | @codeVerySlow | |
| 第九章 卷积神经网络 | @KevinLee1110 | @TonyHan0915, @zhaoyu611, @corenel | @zhiding | |
| 第十章 序列建模：循环和递归网络 | @swordyork | lc, ljl, @ZhiweiYang | @zhaoyu611 | |
| 第十一章 实用方法 | @liber145 | @wheaio, @angrymidiao | ||
| 第十二章 应用 | @swordyork, @futianfan | @wheaio | @corenel | |
| 第十三章 线性因子模型 | @futianfan | @ZhiweiYang | ||
| 第十四章 自编码器 | @swordyork | @zizhan, ljl | @Seaball, @huangpingchun | @huangpingchun |
| 第十五章 表示学习 | @liber145 | @cnscottzheng | ||
| 第十六章 深度学习中的结构化概率模型 | @futianfan | @cnscottzheng | ||
| 第十七章 蒙特卡罗方法 | @futianfan | @zhangyafeikimi | ||
| 第十八章 面对配分函数 | @liber145 | @tankeco | ||
| 第十九章 近似推断 | @futianfan | |||
| 第二十章 深度生成模型 | @swordyork | @endymecy | @endymecy |
- 语句通顺
- 排版，见issue #35
实在有问题，请发邮件至echo c3dvcmQueW9ya0BnbWFpbC5jb20K | base64 -d。
如果我们采用了大家的建议，我们会列在这。具体见acknowledgments_github.md。
@tttwwy @tankeco @fairmiracle @GageGao @huangpingchun @MaHongP @acgtyrant @yanhuibin315 @Buttonwood @titicacafz @weijy026a @RuiZhang1993 @zymiboxpay @xingkongliang @oisc @tielei @yuduowu @Qingmu @HC-2016 @xiaomingabc @bengordai @Bojian @JoyFYan @minoriwww @khty2000 @gump88 @zdx3578 @PassStory @imwebson @wlbksy @roachsinai @Elvinczp @endymecy name:YUE-DaJiong @9578577 @linzhp @cnscottzheng @germany-zhu @zhangyafeikimi
- 各种问题或者建议可以提issue，建议使用中文。
- 由于版权问题，我们不能将图片和bib上传，请见谅。
- Due to copyright issues, we would not upload figures and the bib file.
- 可用于学习研究目的，不得用于任何商业行为。谢谢！
- 大家不要watch啊，邮箱可能会炸。
- 先不要打印，这一版不值得打印，浪费钱 打印版仅供学习参考和找茬纠错，正式出版后，希望大家多多支持纸质正版书籍。
为帮助小白学得轻松一点，希望大家多多贡献笔记，单靠我们估计要大半年才能写出不错的笔记，而且时间不允许。
笔记见各章文件夹内的README.md。
这种格式确实比较重要，方便查阅，也方便索引。初步转换后，生成网页，具体见deeplearningbook-chinese。 注意，这种转换没有把图放进去，也不会放图。目前使用单个脚本，基于latex文件转换，以后可能会更改但原则是不直接修改md文件。 需要的同学可以自行修改脚本。
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