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作为人工智能领域的长期从业者，我们对于参与本书的翻译工作都深感荣幸。尽管在多年的职业生涯中，深度学习领域的许多概念和应用早已成为我们日常工作的一部分，但本书带给我们的不仅仅是一次深入的回顾，更是一次拓展和深化对核心数学原理的理解以及静下心来重新审视AI的机会，在这个快节奏的时代，这种机会十分珍贵。正如曹老师所说：“译作就是读一本好书，然后分享给更多人。”
近年来，深度学习的应用和研究发展迅速，越来越多的从业者和研究者涌入这一领域。然而，随着技术的普及，我们也观察到，许多学习者在应用深度学习技术时往往倾向于依赖现成的工具和框架，而忽视了背后复杂的数学基础和理论逻辑。这导致在面对复杂问题或设计新的架构时，他们容易陷入“工具匠”的角色，而缺乏应对新挑战的创新能力。正是在这个背景下，本书显得尤为有价值。
本书的作者都是深度学习和计算机视觉领域的杰出专家，他们在长期的研究和实践中积累了丰富的经验。书中的内容涵盖了从向量和矩阵到神经网络的训练、优化和正则化，再到生成模型、自编码器等前沿话题。正如作者所说，本书的独特之处在于，不仅致力于传授深度学习的应用技能，还试图从数学角度培养读者对深度学习问题的直觉。这种直觉才是成为该领域专家的关键。
深度学习作为一个交叉学科，不仅包含计算机科学的多个分支，还涉及线性代数、微积分、概率统计等多种数学知识。本书通过一个个精心设计的章节，逐步带领读者从基础的数学工具深入复杂的深度学习架构。特别是在卷积神经网络、生成模型、自编码器等领域，本书提供了详尽的数学分析和代码示例，帮助读者不仅理解如何构建这些模型，更重要的是理解为什么要这样构建，以及这些模型在实际应用中的优势和局限。
本书的编排结构严谨且实用，既有理论分析，又有基于PyTorch的代码实现。这种理论与实践相结合的方式，不仅有助于读者理解算法的底层机制，还能够帮助他们在实际操作中加深对这些机制的理解。对于那些希望深入学习深度学习的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的参考书。它不仅适合那些刚刚进入该领域的初学者阅读，也适合那些具备一定经验的从业者阅读。无论你是工程师、研究人员，还是数据科学家，这本书都能够帮助你在深度学习的世界里更进一步。
最后，感谢家人和朋友在我们翻译本书的过程中给予的支持和鼓励。同时，也要感谢作者严谨而又富有洞察力的写作风格，他们不仅仅是在传授知识，更是在培养读者解决问题的思维方式和方法论。希望这本中文版能够帮助更多的读者深入理解深度学习的数学基础和架构，并在未来的工作和研究中取得更大的成就。
鞠强、王同林、卢健、顾晅、曹洪伟