grokking Deep Learning這本書是我看的深度學習的第四本書，是知乎推薦的，可惜它是英文，頁數又多，網上還沒有中文版。但我還是決定慢慢啃，光看書容易忘記，所以我決定在我看書翻譯過程中寫成博客的形式，讓自己對這本書印象更加深刻。上面的鏈接是這本書的GitHub，翻譯水平有限，如有錯誤和不能翻譯後直接放在網上，煩請及時私信聯繫我，謝謝:-)
1.介紹深度學習：爲什麼應該學習深度學習
在這個章節可以學到：
- 爲什麼你應該學習深度學習
- 爲什麼你應該讀這本書
- 你需要準備什麼來開始
不要擔心關於你在數學的困難。我能保證你我遇到的數學困難總是比你更大。
-----艾爾伯特愛因斯坦
歡迎來到grokking Deep Learning
你即將學習一些在本世紀最有價值的技能！
我非常興奮你在這裏！你也應該在這！深度學習代表機器學習和人工智能令人興奮的交集和對社會和工業造成了極大的破壞。這本書討論的方法正在改變你周圍的世界。從優化你車子引擎到決定你在社會媒體上看到的內容，他是無處不在的，它很強大和有趣。
爲什麼你應該學習深度學習
它是一個智能逐步智能化的強大工具
從時間一開始，人類已經建造越來越好的工具來理解和控制圍繞我們的世界。在這個創新故事，深度學習是今天的章節。
或許這個章節之所以如此的引人入勝，是因爲這個領域更多的是精神的創新超過機械創新。就像機器學習中的姐妹領域，深度學習一點一點尋求智能自動化。在過去的幾年，在這份努力中它已經實現巨大的成功和進步，在計算機視覺，語音識別，機器翻譯和許多其他任務超過先前的記錄。
這是特別不同凡響，深度學習似乎使用大致相同的腦力算法（神經網絡）實現這些成就橫跨廣闊的許多領域。即使深度學習總是一個活躍的正在發展的領域和有許多的挑戰，最近的發展導致巨大的興奮。或許我們發現深度學習不僅僅是一個偉大的工具，而是進入我們心裏的一扇窗戶。
深度學習關於熟練勞動具有顯著自動化的潛力。
如果當前趨勢在不同速度的進展外推，關於深度學習有大量天花亂墜圍繞這潛在的影響。儘管許多這些預測是過分熱心的，我相信有一個值得你考慮：工作代替。我認爲這個說法比其他說法更爲突出。因爲即使深度學習的改革在今天已經停止，他已經是一個不可思議的影響在全球的熟悉勞動力。呼叫中心，出租車司機和低水平商業分析是著名的例子，深度學習能夠提供一個低花費的替代。
幸運的是，經濟不靈活。但是在許多方法我們準備通過涉及到的點，確定當前科技的能力。他是我希望你（你認識的人）將會通過這本書來變遷從或許其中一個工業面臨分裂進入一個成長和繁華的成熟工業：深度學習。
這是有趣和有創造力的。嘗試來模擬智能和創造你將會發現更多關於什麼是人類。
我進入深度學習因爲它是迷人的。它是一個人類和機器之間驚人的交集。精確的拆包思考意味着什麼，原始是什麼，創造是啓發的什麼，參與，對於我是令人鼓舞的。考慮有一個大數據集，所有繪畫作品和他們使用來教一個機器怎樣像莫妮特一樣畫畫。瘋狂的，它是可以實現的，和它是令人難以置信的酷來看它是如何工作的。
這個將難以學習？
在這些是一個有樂趣的報酬之前你不得不工作，有多大的困難？
這是我最喜歡的問題，我定義關於“有趣”的報酬是獲得經驗關於見證我建立學習的某事。這些某事有魔力關於看到你的手創造出類似的東西。如果你也有這種感覺，那答案是簡單的。第三章的一部分內容，你將會創造你的第一個神經網絡。這個僅僅複雜難懂的工作直到閱讀第三章和從現在開始的頁數。