《深度学习入门：基于Python的理论与实现》PDF

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（日文原名：《ゼロから作る Deep Learning》）是由斋藤康毅（Koki Saito）编写的一本面向初学者的深度学习入门书籍。这本书因其“从零开始手把手构建深度学习模型”的风格而广受欢迎，尤其适合没有机器学习背景但具备一定编程基础的读者。

📘 图书基本信息：

• 书名：深度学习入门：基于Python的理论与实现

• 原作者：斋藤康毅（Koki Saito）

• 适合读者：具备 Python 编程基础、希望深入理解深度学习内部工作机制的人

• 语言：原版日文，已有中英文翻译

• 特色：不用现成框架，从零实现神经网络

本书PDF版+人工智能+大模型入门学习资料可分享，看图自取

📖 主要内容简介：

本书以“自己动手造轮子”的方式讲解深度学习的基础。它不依赖于 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，而是通过 NumPy 实现核心算法，帮助读者深入理解神经网络的原理与实现过程。

章节大致内容如下：

1. 第1章：准备工作

   • 介绍 Python 基础、NumPy 简介、环境配置等，为后续代码打下基础。

2. 第2章：感知机

   • 从最简单的神经网络模型——感知机入手，讲解与逻辑门（AND、OR、XOR）相关的线性分离问题。

3. 第3章：神经网络

   • 引入多层感知机（MLP），讲解前向传播、激活函数（sigmoid、ReLU）、权重与偏置等核心概念。

4. 第4章：神经网络的学习

   • 深入解析误差反向传播、损失函数、梯度下降、学习率等关键知识点。

5. 第5章：误差反向传播法

   • 逐步手动实现反向传播算法，强化理解其数学原理和代码实现。

6. 第6章：学习类库的实现

   • 将之前的神经网络实现模块化，构建简易的深度学习框架，为后续扩展奠定基础。

7. 第7章：卷积神经网络（CNN）

   • 引入图像识别中的关键网络结构，讲解卷积层、池化层的实现与使用。

8. 第8章：深度学习的应用

   • 演示如何在手写数字识别（MNIST）任务中应用所学技术。

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✅ 本书亮点：

• 从零构建：每一步都由你亲手实现，帮助理解底层机制。

• 简洁明了：作者通过图解+代码+文字三重方式解释复杂概念。

• 以 NumPy 为主：不使用高阶深度学习库，降低入门门槛。

• 适合打基础：对理解深度学习理论非常有帮助，后续学习 PyTorch、TensorFlow 会更轻松。

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📌 适合人群：

• 有 Python 编程基础的初学者

• 想搞懂神经网络到底是怎么“跑起来”的人

• 学习 PyTorch 或 TensorFlow 之前希望理解原理的开发者

• 高校学生或自学 AI 的程序员

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🧠 学习建议：

• 一边读书一边敲代码，亲手实现是关键。

• 配合阅读《神经网络与深度学习》、《动手学深度学习》等书籍有助于全面理解。

• 若有数学基础薄弱的问题，可以先回顾线性代数、微积分、概率基础知识。

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如果你希望从理论+实践的角度打好深度学习的基本功，这本书是非常值得推荐的入门读物。