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
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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：
全书 pdf：
示例代码：
课程练习：
好了，说了这么多，一起刷书吧。
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