《神经网络与深度学习》邱锡鹏教授新书开源了！

适合人群：有高等数学/线性代数/概率论基础的人群

Github地址:https://nndl.github.io

邱锡鹏教授知乎原文：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/61591812

公众号原文：《神经网络与深度学习》邱锡鹏教授新书开源了！

很多刚开始接触深度学习的人都会发现，深度学习领域中中文书籍的质量参差不齐。通常通过观看国外的视频，阅读国外的书籍来学习。而苦恼于不知道用哪些中文资料来系统学习深度学习的知识。本文中，推荐复旦大学的邱锡鹏教授在Github上开源的《神经网络与深度学习》，非常感谢邱教授能开源如此高质量的中文深度学习资料。

导读

正是因为这数据量的增加，计算力的提升，深度学习在各个领域中展现出了威力。在语音识别，文本分类，自动问答，推荐系统，人脸识别等取得了前所未有的好效果。近几年，掀起了人工智能的热潮。

「分为三小时概要ppt/全书/示例代码」

「三小时概要ppt」：作为全书的概要读物，可以通过翻阅ppt，大致了解每一章节的内容。

「全书」：

    「第1章」：总体介绍了机器学习，深度学习的概要。

    「第2章」：总体介绍了深度学习中的常见知识和术语。

    「第3/4/5/6章」：介绍了模型结构，包括线性模型/前馈神经网络/卷积神经网络/循环神经网络。

    「第7章」：介绍了网络的正则化方法。

    「第8章」：介绍了神经网络的Attention机制。

    「第9章」：介绍了几种无监督方法。

    「第10章」：介绍了集成学习/迁移学习等。

    「第11章」：介绍了概率图模型。

    「第12章」：介绍了两种早期的深度学习模型，玻尔兹曼机和深度信念网络。

    「 第13章」：介绍了变分自编码器/对抗生成网络。

    「第14章」：介绍了深度强化学习。

    「第15章」：介绍了序列生成模型。

「示例代码」：

包括了Pytorch/Tensorflow/Theano不同框架的版本，便于大家自由选择。

资料链接

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