神经网络入门书籍推荐,神经网络方向研究生

有什么适合深度学习的书单吗？

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12本最好的深度学习书籍：1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习)4.建立你自己的神经网络（MakeYourOwnNeuralNetwork）5.深度学习初学者（DeepLearningforBeginners）6.神经网络和深度学习（NeuralNetworksandDeepLearning:DeepLearningexplainedtoyourgranny）7.深度学习基础：设计下一代机器智能算法（FundamentalsofDeepLearning:DesigningNext-GenerationMachineIntelligenceAlgorithms）8.学习TensorFlow：构建深度学习系统的指南（LearningTensorFlow:AGuidetoBuildingDeepLearningSystems）9.用Python深入学习（DeepLearningwithPython）10.深度学习：从业者的方法（DeepLearning:APractitioner’sApproach）11.用TensorFlow进行专业深度学习（ProDeepLearningwithTensorFlow）12.用于深度学习的TensorFlow（TensorFlowforDeepLearning）以上供参考。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

深度学习入门必看的书和论文？有哪些必备的技能需学习

好文案。

先了解个大概ADeepLearningTutorial:FromPerceptronstoAlgorithms神经网络肯定是要学习的，主要是BP算法，可以看看PRML3、4、5三章，可先忽略其中的贝叶斯视角的解释。

一些主要的算法理解要看具体的论文了，有个Matlab的程序不错，有基本算法的实现，见rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox·GitHub。

有一本系统的介绍深度学习的书，不过还没写完，样稿见DEEPLEARNING。

还有评论中提到的UFLDL教程：UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearningTutorial。

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想深度学习写作，应该看什么书

2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。

我们发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。

对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢?在这里精选了5本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。

1.《深度学习》(DeepLearning)出自Goodfellow、Bengio和Courville三位大牛之手的《深度学习》(DeepLearning)不可不提。

本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。

2.《深度学习图解》探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。

经验丰富的深度学习专家AndrewW.Trask将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。

只使用Python及其数学支持库Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。

3.《Python深度学习》本书介绍了使用Python语言和强大的Keras库进行深入学习。

这本书由Keras的创建者、谷歌人工智能研究员FrancoisChollet撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。

你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。

4.《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。

你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。5.《机器学习-原理，算法与应用》在这本书中对有监督学习，聚类，降维，半监督学习，强化学习的主要算法进行了细致、深入浅出的推导和证明。

对于所需的数学知识，单独用一章做了简洁地介绍，可以帮助小白更快入门。

为了帮助行业人才更快地掌握人工智能技术，中公优就业联合中科院自动化研究所专家，开设人工智能《深度学习》课程，通过深度剖析人工智能领域深度学习技术，培养人工智能核心人才。

在为期5周的课程学习中，你将全面了解AI深度学习的相关知识，掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理，并应用于企业级项目实战。

通过对专业知识的掌握，你会更系统地理解深度学习前沿技术，并对学会学习(元学习)、迁移学习等前沿主流方向发展有自己的想法。

深度学习的课程可以在哪看到？

深度学习就是企图把中间的这个“黑箱”打开：目标是什么？根据什么确定了这样的目标？为了达到这个目标我要设计什么样的活动？

01深度学习的必要性改革开放40年，基础教育研究与实践的最大成就之一，就是树立了“学生是教育主体”的观念。但是，在课堂教学中，学生并未真正成为主体，大多数课堂教学也没有发生根本变化。为什么？

因为大多数教学改革尚未抓住教学的根本，对课堂教学的研究还只停留在文本上、观念上，没有落到实际行动中。开展深度学习的研究与实践正是把握教学本质的一种积极努力，是我国课程教学改革走向深入的必需。

当前，智能机器尤其是智能化穿戴设备的大量出现，部分传统职业已被替代，甚至有人认为教师和教学也可能被替代而消失。在这样的情形下，我们不得不思考：在智能化时代，真的不需要教学了吗？真的不需要教师了吗？

如果把教学仅仅看作是知识的刻板传递的话，那么，智能技术完全可以胜任，教学和教师完全可以被智能机器替代了。

借用马云（阿里巴巴集团创始人）的话说，在一个把机器变成人的社会，如果教学还在把人变成机器，是没有出路的。蒂姆·库克（苹果公司现任CEO）说：“我不担心机器会像人一样思考，我担心的是人会像机器一样思考。

”正是由于智能机器的出现和挑战，我们必须严肃思考：教学究竟应该是怎么样的？教学存在的意义和价值究竟是什么？事实上，教学的价值和意义一直都是培养人，但智能时代让它的意义和价值更加鲜明，不能再被忽视。

因此，当机器已不只以存储为功能，而开始像人一样思考的时候，我们清醒地意识到：教学绝不是知识传递，甚至知识学习本身也只是培养人的手段，教学的最终目的是实现学生的全面发展。

因此，帮助学生通过知识学习、在知识学习中形成核心素养，在知识学习中成长和发展，成为教学的首要任务。02深度学习的内涵什么是深度学习？可以从两个层面来理解。

一个是初级层面，是针对教学实践领域的弊端提出来的，是针砭时弊的一种提法。深度学习是针对实践中存在大量的机械学习、死记硬背、知其然而不知其所以然的浅层学习现象而提出的。这里的“深度”是指学生的深度学习。

我们并不强求教师必须采用某种固定的模式或方法，而是强调，教师要用恰当的方法去引发、促进、提升学生的深度学习。在这个意义上，深度学习是浅层学习的反面，是针砭时弊的。但是，深度学习绝不只停留于这个层面。

深度学习还有另一层面的理解，即高级的层面：深度学习并不只是为了促进学生高级认知和高阶思维，而是指向立德树人，指向发展核心素养，指向培养全面发展的人。

因此，深度学习强调动心用情，强调与人的价值观培养联系在一起。每个教师都应该想：我今天的教学会给学生造成什么样的影响？能够让他有善良、正直的品性吗？会让他热爱学习吗？会影响他对未来的积极期待吗？

……总之，深度学习的目的是要培养能够“百尺竿头更进一步”、能够创造美好生活的人，是生活在社会历史进行中的、具体的人，而非抽象意义上的有高级认知和高阶思维的偶然个体。

综上，我们所说的深度学习，必须满足以下四个要点：▲深度学习是指教学中学生的学习而非一般意义上学习者的自学，因而特别强调教师的重要作用，强调教师对学生学习的引导和帮助。

▲深度学习的内容是有挑战性的人类已有认识成果。

也就是说，需要深度加工、深度学习的内容一定是具有挑战性的内容，通常是那些构成一门学科基本结构的基本概念和基本原理，而事实性的、技能性的知识通常并不需要深度学习。

在这个意义上，深度学习的过程也是帮助学生判断和建构学科基本结构的过程。

▲深度学习是学生感知觉、思维、情感、意志、价值观全面参与、全身心投入的活动，是作为学习活动主体的社会活动，而非抽象个体的心理活动。

▲深度学习的目的指向具体的、社会的人的全面发展，是形成学生核心素养的基本途径。

根据这四个要点，我们给深度学习下了一个界定：“所谓深度学习，就是指在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。

在这个过程中，学生掌握学科的核心知识，理解学习的过程，把握学科的本质及思想方法，形成积极的内在学习动机、高级的社会性情感、积极的态度、正确的价值观，成为既具独立性、批判性、创造性又有合作精神、基础扎实的优秀的学习者，成为未来社会历史实践的主人”。

03课堂教学如何实现深度学习？1实现经验与知识的相互转化“经验”与“知识”常被看作是彼此对立的一对概念，事实上却有着紧密关联。深度学习倡导通过“联想与结构”的活动将二者进行关联、转化。

简单来说，“联想与结构”是指学生通过联想，回想已有的经验，使当前学习内容与已有的经验建立内在关联，并实现结构化；而结构化了的知识（与经验）在下一个学习活动中才能被联想、调用。

在这个意义上，“联想与结构”所要处理的正是知识与经验的相互转化，即经验支持知识的学习，知识学习要结构化、内化为个人的经验。

也就是说，学生个体经验与人类历史知识不是对立、矛盾的，而是相互关联的，教师要找到它们的关联处、契合处，通过引导学生主动“联想与结构”的活动，让学生的经验凸显意义，让外在于学生的知识与学生建立起生命联系，使经验与知识相互滋养，成为学生自觉发展的营养。

2让学生成为真正的教学主体究竟如何才能让学生真正成为教学主体呢？我们提出了“两次倒转”的学习机制。为什么要提“两次倒转”？

因为，相对于人类最初发现知识的过程而言，从根本上说，教学是一个“倒过来”的活动，即学生不必经历实践探索和试误的过程，而可以直接把人类已有的认识成果作为认识对象、学习内容，这正是人类能够持续进步的根本原因，是人类的伟大创举。

但是，如果把教学的根本性质（即“倒过来”）作为教学过程本身，那就可能造成教学中的灌输，强调反复记忆和“刷题”，无视学生与知识的心理距离和能力水平，致使学生产生厌学情绪。

因此，在强调教学的根本性质是“倒过来”的基础上，要关注学生的能力水平、心理感受，要将“倒过来”的过程重新“倒回去”，即：通过教师的引导和帮助，学生能够主动去“经历”知识发现、发展（当然不是真正地经历，而是模拟地、简约地去经历）的过程。

在这个过程中，知识真正成为学生能够观察、思考、探索、操作的对象，成为学生活动的客体，学生成为了教学的主体。

3帮助学生通过深度加工把握知识本质学生活动与体验的任务，主要不是把握那些无内在关联的碎片性的、事实性的信息，而是要把握有内在关联的原理性知识，把握人类历史实践的精华。

因此，学生的学习主要不是记忆大量的事实，而是要通过主动活动去把握知识的本质。知识的本质需要通过典型的变式来把握，即通过典型的深度活动来加工学习对象，从变式中把握本质。

同样，一旦把握了知识的本质便能够辨别所有的变式，举一反三、闻一知十。“一”就是本质、本原、原理，基本概念。当然，本质与变式需要学生对学习对象进行深度加工，这是深度学习要特别重视的地方。

4在教学活动中模拟社会实践一般而言，学生是否能把所学知识应用到别的情境中是验证教学效果的常用手段，即学生能否迁移、能否应用。

深度学习也强调迁移和应用，但我们不仅强调学生能把知识应用到新的情境中，更强调迁移与应用的教育价值。

我们把“迁移与应用”看作学生在学校阶段，即在学生正式进入社会历史实践过程之前，能够在教学情境中模拟体会社会实践的“真实过程”，形成积极的情感态度价值观，因而我们强调“迁移与应用”的综合教育价值，既综合运用知识又实现综合育人的价值，而不仅仅是某个学科知识简单的迁移。

它比一般的“迁移与应用”更广阔一些，学生跟社会的联系更强一些。5引导学生对知识的发展过程进行价值评价教学要引导学生对自己所学的知识及知识发现、发展的过程进行价值评价。例如，食物的保鲜与防腐。

过去学这个知识，学生通常要掌握“食物是会腐烂的，想让食物保鲜就要加防腐剂”这个知识点，甚至初步掌握防腐技术。但那仅仅是作为一个知识点、一个技能来掌握的。

深度学习要让学生讨论，是不是所有的食品都可以用防腐剂来保鲜？是不是防腐剂用得越多越好？这就是一种价值伦理的判断。深度学习不仅仅是学知识，还要让学生在学习知识的过程中对所学的知识进行价值判断。

不仅仅是对知识本身，还要对知识发现、发展的过程以及学习知识的过程本身进行价值判断。04深度学习的实践模型图1是深度学习的实践模型。它不是知识单元、内容单元，而是学习单元，是学生学习活动的基本单位。

过去我们的教学知道要学什么，也知道要考什么，但中间的环节，例如学习目标是怎么定的，活动是怎么展开的，我们明确知道的东西很少，所以教学中间的两个环节是“黑箱”。

深度学习就是企图把中间的这个“黑箱”打开：目标是什么？根据什么确定了这样的目标？为了达到这个目标我要设计什么样的活动？图1中的箭头看起来像是单向的，实际上应该有无数条线条，表现不断循环往复的过程。

图1中的四个形式要素跟前面讲的理论框架是内在一致的，单元学习主题实际上就是“联想与结构”的结构化的部分。单元学习目标，就是要把握知识的本质。单元学习活动是活动与体验、迁移与应用的一个部分。

因此，单元学习主题，就是从“知识单元”到“学习单元”，立足学生的学习与发展，以大概念的方式组织“学习”单元，在学科逻辑中体现较为丰富、立体的活动性和开放性。

过去的学科通常都是封闭的，现在要把它变成一个开放的、未完成的东西，有了未完成性和开放性，为学生提供探究的空间，有重新发现的空间。

单元学习目标是从学生的成长、发展来确定和表述；要体现学科育人价值，彰显学科核心素养及其水平进阶。单元学习活动要注重几个特性。首先是规划性和整体性（整体设计），体现着深度学习强调整体把握的特点。

其次是实践性和多样性，这里强调的是学生主动活动的多样性。再次是综合性和开放性，即知识的综合运用、开放性探索。最后是逻辑性和群体性，主要指学科的逻辑线索以及学生之间的合作互助。

持续性评价的目的在于了解学生学习目标达成情况、调控学习过程、为教学改进服务。持续性评价形式多样，主要为形成性评价，是学生学习的重要激励手段。实施持续性评价要预先制定详细的评价方案。

总之，对深度学习的研究，是一个对教学规律持续不断的、开放的研究过程，是对以往一切优秀教学实践的总结、提炼、提升和再命名，需要更多的教师和学者共同的努力和探索。

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《深度学习入门》（[日］斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接:?pwd=bhct提取码:bhct 书名：深度学习入门作者：[日］斋藤康毅译者：陆宇杰豆瓣评分：9.4出版社：人民邮电出版社出版年份：2018-7页数：285内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。

书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

作者简介：斋藤康毅东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。

是IntroducingPython、PythoninPractice、TheElementsofComputingSystems、BuildingMachineLearningSystemswithPython的日文版译者。

译者简介：陆宇杰众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。

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《深度学习导论及案例分析》百度网盘pdf最新全集下载:链接:?pwd=xsak提取码:xsak简介：深度学习是近年来在神经网络发展史上掀起的一波新浪潮，是机器学习的一大热点方向，因在手写字符识别、维数约简、图像理解和语音处理等方面取得巨大进展，所以很快受到了学术界和工业界的高度关注。

在本质上，深度学习就是对具有深层结构的网络进行有效学习的各种方法。