近年來，深度學習在語音、影象、自然語言處理等領域都取得了非常不錯的成果，自然而然地成為技術人員爭相學習的熱點。
為了幫助正在學習深度學習的夥伴們，川大的一名優秀畢業生，在github上建立了乙個專案：《深度學習500問》，通過問答的形式對常用的概率知識、線性代數、機器學習、深度學習、計算機視覺等熱點問題進行闡述，以幫助自己及有需要的讀者。全書分為15個章節，近20萬字。
雖然本書還未完結，但還是值得一讀，下面我們詳細介紹書中有哪些內容：
第一章數學基礎
此外，還講解了不同型別的概率分布和統計學（期望、方差、協方差、相關數）的相關基礎知識
第二機器學習基礎
本章為大家羅列了常見的演算法以及常見分類演算法的優缺點、分類演算法的評估用法、大資料與深度學習的關係等，第二章涵蓋的知識點雖然很多但卻十分全面。
第三章深度學習基礎
本章開始進入主題，為了描述神經網路，書中從最簡單的神經網路說起，然後層層深入，列舉了神經網路的常用模型結構，如何選擇乙個深度學習開發平台等重點內容，如神經網路常用的模型結構如下：
第四章經典網路
看了上面這些內容，你是不是已經迫不及待想深度讀一下這本未完結的書呢？或者你正從事該領域的工作，也可以幫助作者完善成書。
深度學習100問
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bash history 只儲存500條的問題
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owl本體的重要組成部分 properties 代表一種關係relationship。properties特性 properties的domain與range domain range和properties特性不一樣，特性是一種推理機制要用來約束 constaint 的，約束即是限制，可以用推理機制...