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README.md

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 面向的读者
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-请直接下载[PDF](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases/download/v0.1.1-alpha/dlbook_cn_v0.1.1-alpha.pdf)阅读(PDF 12月9日已更新)。
+请直接下载[PDF](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases/download/v0.1.2-alpha/dlbook_cn_v0.1.2-alpha.pdf)阅读(PDF 12月9日已更新)。
 这一版读起来肯定费劲，我们建议英文好的或者研究者直接读原版。
 这一版面向的读者是英语不好，急于想入门深度学习的同学。或者希望帮忙校对的各路大哥也可以读读，只要不嫌弃。
 
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  - 由于版权问题，我们不能将图片和bib上传，请见谅。
  - Due to copyright issues, we would not upload figures and the bib file.
  - 可用于学习研究目的，不得用于任何商业行为。谢谢！
- - 大约每周release一个版本，[PDF](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases/download/v0.1.1-alpha/dlbook_cn_v0.1.1-alpha.pdf)文件每天更新。
+ - 大约每周release一个版本，[PDF](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases/download/v0.1.2-alpha/dlbook_cn_v0.1.2-alpha.pdf)文件每天更新。
  - 大家不要watch啊，邮箱可能会炸。
  - **先不要打印，这一版不值得打印，浪费钱，** 给我们一个月时间，我们给出我们自己满意的版本。打印版仅供学习参考和找茬纠错，正式出版后，希望大家多多支持纸质正版书籍。
 

deep_learning_research.tex

@@ -3,11 +3,11 @@ \part{深度学习研究}
 \label{part:deep_learning_research}
 
 
-%\input{Chapter13/linear_factor_models.tex}
-%\input{Chapter14/autoencoders.tex}
-%\input{Chapter15/representation_learning.tex}
-%\input{Chapter16/structured_probabilistic_modelling.tex}
-%\input{Chapter17/monte_carlo_methods.tex}
-%\input{Chapter18/confronting_the_partition_function.tex}
-%\input{Chapter19/approximate_inference.tex}
-\input{Chapter20/deep_generative_models.tex}
+\input{Chapter13/linear_factor_models.tex}
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