深度学习实践手册

非常好的深度学习文档！第一部分是基础理论篇：包括深度学习基础知识，基本部件，经典网络结构，网络的压缩。第二部分是实际应用篇：包括数据扩充方法，数据预处理，网络参数初始化，激活函数，目标函数，正则化，网络训练等等。最后一部分是附录：包括向量、矩阵及基本运算，随机梯度下降等基础数学知识