介绍
《深度学习的数学导论方法、实现和理论》是一本详细介绍深度学习基本概念、数学原理和应用的书籍，共分为六部分，共十七章，总计601页PDF。
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第一部分介绍了不同类型的神经网络，包括全连接前馈ANNs、卷积ANNs、循环ANNs和残差ANNs，并深入探讨了它们的数学细节，同时探讨了全连接前馈ANNs的微积分基础。第二部分聚焦于分析ANNs逼近给定函数的能力，从一维函数到多变量函数。第三部分详细介绍了深度学习算法的优化问题和相关优化算法，包括基于梯度的优化方法如梯度下降和随机梯度下降，并进行数学分析。第四部分关注泛化误差的估计，提供适用的概率泛化误差估计和强Lp类型泛化误差估计。第五部分结合前述内容，建立了基于SGD类型优化方法的ANNs训练整体误差估计。最后，第六部分展示了深度学习方法在求解偏微分方程方面的应用，包括物理信息神经网络、深度Galerkin方法和深度Kolmogorov方法。
