这是一个深度学习相关的网页，主要提供了Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的《Deep Learning》一书的相关信息。该书是一本旨在帮助学生和从业者进入机器学习尤其是深度学习领域的资源。以下是其主要内容：
书籍信息
- 引用格式：提供了BibTeX引用格式，方便在学术研究中引用该书。
- 模板文件：读者可下载模板文件，用于使用书中的LaTeX风格、数学符号或复制其符号页面来撰写自己的文档。
书籍目录
涵盖了从应用数学和机器学习基础到现代实用深度网络、深度学习研究等多方面内容，包括线性代数、概率与信息论、数值计算、机器学习基础、深度前馈网络、深度学习的正则化、训练深度模型的优化、卷积网络、序列建模、实用方法、应用、线性因子模型、自编码器、表示学习、深度学习的结构化概率模型、蒙特卡罗方法、处理配分函数、近似推断、深度生成模型等章节。
常见问题解答（FAQ）
- PDF获取：因与MIT Press的合同限制，不能提供该书的PDF版本。
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书籍相关公告
在线版本已完成且将免费提供，也可在亚马逊订购纸质版，还可通过加入邮件列表获取最新公告。