「 Neural Networks and Deep Learning 」中文翻译(连载完毕)
简介
《神经网络与深度学习》是一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容:
神经网络,一种启发自生物学的优美的编程范式,能够从观测到的数据中进行学习
深度学习,一系列神经网络中强大的学习技巧
神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。本书主要会介绍神经网络和深度学习背后关键的概念。
更多关于本书的细节,请参考这里。或者您可以直接从第一章开始学习。
译者注
本项目是Neural Networks and Deep Learning的中文翻译,原文作者 Michael Nielsen
已连载完毕
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Lisence
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License.
红色石头的个人网站:
今天给大家介绍一本非常好的深度学习入门书籍,就是《Neural Network and Deep Learning》,中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。书籍在线地址:
//neuralnetworksanddeeplearning.com/about.html
该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen,他也是⼀位量⼦物理学家、科学作家、计算机编程研究⼈员。他的个人主页是:
该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen,他也是⼀位量⼦物理学家、科学作家、计算机编程研究⼈员。他的个人主页是:
//michaelnielsen.org/
书籍介绍
这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂,很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题,每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习!
全书共分为六章,目录如下:
- 第一章:使用神经网络识别手写数字
- 第二章:反向传播算法如何工作
- 第三章:改进神经网络的学习方法
- 第四章:神经网络可以计算任何函数的可视化证明
- 第五章:深度神经网络为何很难训练
- 第六章:深度学习
《Neural Network and Deep Learning》这本书的⽬的是帮助读者掌握神经⽹络的核⼼概念,包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后,你将使⽤神经⽹络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使⽤神经⽹络和深度学习打下基础,来攻坚你⾃⼰设计中碰到的问题。
本书⼀个坚定的信念,是让读者更好地去深刻理解神经⽹络和深度学习,如果你很好理解了核⼼理念,你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为⼀个如何使⽤⼀些特定神经⽹络库的教程。仅仅学会如何使用库,虽然这也许能很快解决你的问题,但是,如果你想理解神经⽹络中究竟发⽣了什么,如果你想要了解今后⼏年都不会过时的原理,那么只是学习些热⻔的程序库是不够的。你需要领悟让神经⽹络⼯作的原理。
GitHub项目
作者在公开这个在线书籍的同时也开源了配套的示例代码,放置在 GitHub 上,地址如下:
有点缺憾的是作者 Nielsen 提供的代码是基于 Python 2.6/2.7 的。不过有位作者 Michal Daniel Dobrzanski 使用 Python 3 复现了该书的所有代码!GitHub 地址为:
有了在线书籍和代码,可以愉快地学习了!
但不止如此!
中文翻译
最近,笔者发现有人对这份英文版的在线书进行了翻译,并整理成更易阅读的 pdf 文件,共 207 页。译者为 Xiaohu Zhu 和 Freeman Zhang。
我们来看一下中文版的目录:
我看了一下,中文版的翻译质量非常高!而且电子书的排版很好,自带书签,便于大家学习!
资源下载
《Neural Network and Deep Learning》中英文电子版 pdf 已打包完毕。需要的请自行下载,链接如下:
链接://pan.baidu.com/s/1_8YNg-PKm6WmmhG8lImisw
提取码:4wyo
温馨提示:该书籍(包括中英文版)仅供学习交流使用,请勿用于任何商业用途!
2016年10月17日
Michael Nielsen 大神的 《Neural Networks and Deep Learning》 网络教程一直是很多如我一样的小白入门深度学习的很好的一本初级教程。不过其原版为英文,对于初期来说我们应该以了解原理和基本用法为主,所以中文版其实更适合初学者。幸好国内有不少同好辛苦翻译了一个不错的中文版本,并且使用 LaTex 进行排版以方便阅读。
教材下载:
这本书的中文版本如下:
nndl-ebook.pdf
其官网如下:
//github.com/zhanggyb/nndl
源码下载:
原作者同时提供了书中的示例代码,这是我们学习的好工具,可惜其使用 Python 2.x 开发:
//github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning
如果您更熟悉 Python 3.x
版本,可以使用我这里修改的版本:
//github.com/skylook/neural-networks-and-deep-learning
About The Author
skylook增强现实、图像识别技术爱好者。
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