314 页《深度学习入门》中文版！附全书 pdf 和源代码

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今天给大家推荐一本深度学习入门的绝佳教程：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》！

这本书的作者是日本东京工业大学的斋藤康毅。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。

为什么推荐？

这本书最大的特色在于以下几个方面：

1. 日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评。

2. 使用 Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从零创建一个深度学习模型。

3. 示例代码清晰，源代码可下载，需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序，简单易上手。

4. 使用平实的语言，结合直观的插图和具体的例子，将深度学习的原理掰开揉碎讲解，简明易懂。

5. 使用计算图介绍复杂的误差反向传播法，非常直观。

6. 相比AI圣经“花书”，本书更合适入门。

书籍目录

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》总共包含 8 章内容，具体目录如下：

第 1 章 Python 入门

第 2 章 感知机

第 3 章 神经网络

第 4 章 神经网络的学习

第 5 章 误差反向传播法

第 6 章 与学习相关额技巧

第 7 章 卷积神经网络

第 8 章 深度学习

附录 A Softmax-with-Loss层的计算图

以下是中文版章节示例：

源代码

作者同时将本书所有的源代码放在了 GitHub 上（日文版），项目地址：

https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

资源下载

目前，该书籍的中文版和所有源代码已整理打包完毕。获取方式如下：