中文书！复旦邱锡鹏著《神经网络与深度学习》，已开放下载

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来源：图灵TOPIA(ID：turingtopia)

作者：刘静

【新智元导读】昨日，复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏在知乎宣布，《神经网络与深度学习》完成写作，现在已开放下载！

消息发出后，受到了众多学习爱好者点赞，Github今日Star数更是攀升迅速。

邱教授表示，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，可以作为一学期的课程进行讲授。

第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者对相关知识进行全面的了解。

第2、3章介绍了机器学习的基础知识。

第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第6章中略提了下图网络的内容。

第7章介绍神经网络的优化与正则化方法。

第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆。

第9章简要介绍了一些无监督学习方法。

第10章中介绍一些和模型独立的机器学习方法：集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终生学习、小样本学习、元学习等。这些都是目前深度学习的难点和热点问题。

第11章介绍了概率图模型的基本概念，为后面的章节进行铺垫。

第12章介绍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章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型：变分自编码器和对抗生成网络。

第14章介绍了深度强化学习的知识。

第15章介绍了应用十分广泛的序列生成模型。

除了书籍以外，还有配套的讲义、练习题和部分代码，简直不要太丰富！

还等什么，趁春光正好，赶紧学习吧！

GitHub地址：

https://nndl.github.io/

书籍下载：

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

课后练习：

https://github.com/nndl/exercise

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