本文作者:Datawhale

4月7日下午,邱锡鹏教授在知乎上达文称整本书终于写完了,虽然还有很多不足。但先告一段落,不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里(https://nndl.github.io/)下载。

邱锡鹏老师是复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者。

邱老师提到的这本书就是我们今天的主角,就是《深度网络与深度学习》了。这本书花费了邱老师三年的时间,将自己的研究,日常的教学和实践结合梳理出这个深度学习知识体系。该书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。全书共15章,共分为入门篇,基础模型,进阶模型三个阶段,下面我们一起看下该书的章节分布吧。

本书目录

入门篇

基础模型

进阶模型

清楚了大概的章节分布,我们可以看看书中内容,感受邱老师的良苦用心。能把损失函数讲解这么透彻,真的是学习必备教材了。

另外,老师还将课程练习与示例代码全部给出,再也不用担心写不出代码了。

课程链接

GitHub地址:

https://nndl.github.io/

全书 pdf:

https://nndl.github.io/nndl-book.pdf

示例代码:

https://github.com/nndl/nndl-codes

课程练习:

https://github.com/nndl/exercise

好了,说了这么多,一起刷书吧。

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