《道德经》的三个重要版本

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关于《道德经》的版本,可能有数十种之多,其中,晋王弼《老子道德经注》,浙江书局重刊华亭张氏原本(简称“王弼本”、“王注本”、“王本”);湖南长沙马王堆汉墓出土《老子》帛书甲、乙本(简称“帛书本”);湖北荆门郭店一号楚墓出土《老子》甲、乙、丙三组竹简本(简称“竹简本”、“简本”),是三个重要的版本。

      一,王弼本

     王弼(226--249),魏晋玄学理论奠基人。字辅嗣,山阳高平(今山东邹城、金乡)人。王弼出身官僚世家,其曾外祖父是东汉末号称“八俊”之一、身为荆州牧的刘表。王弼“幼而察慧,年十余,好老氏,通辩能言。”深得当时名士赏识。王弼为人高傲,“颇以所长笑人,故时为士君子所疾”。正始中,大将军曹爽擅权,王弼补台郎。正始十年(249),曹爽被杀,王弼受案件牵连丢职。同年秋天,遭疠疾亡,年仅二十四岁。

     《道德经》王弼本全文:

     第一章   道可道,非常道。名可名,非常名。无名天地之始,有名万物之母。故常无欲,以观其妙;常有欲,以观其徼。此两者同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。 

     第二章  天下皆知美之为美,斯恶已。皆知善之为善,斯不善已。故有无相生,难易相成,长短相较,高下相倾,音声相和,前后相随。是以圣人处无为之事,行不言之教;万物作焉而不辞,生而不有,为而不恃,功成而弗居。夫唯弗居,是以不去。 

     第三章  不尚贤,使民不争;不贵难得之货,使民不为盗;不见可欲,使民心不乱。是以圣人之治,虚其心,实其腹,弱其志,强其骨。常使民无知无欲。使夫智者不敢为也。为无为,则无不治。

     第四章  道冲而用之或不盈,渊兮似万物之宗;挫其锐,解其纷,和其光,同其尘,湛兮似或存。吾不知谁之子,象帝之先。 

     第五章  天地不仁,以万物为刍狗;圣人不仁,以百姓为刍狗。天地之间,其犹橐龠乎﹖虚而不屈,动而愈出。多言数穷,不如守中。

     第六章  谷神不死,是谓玄牝。玄牝之门,是谓天地根。绵绵若存,用之不勤。 

     第七章  天长地久。天地所以能长且久者,以其不自生,故能长生。是以圣人后其身而身先;外其身而身存。非以其无私邪,故能成其私。 

     第八章  上善若水。水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道。居善地,心善渊,与善仁,言善信,正善治,事善能,动善时。夫唯不争,故无尤。 

     第九章  持而盈之,不如其已;揣而棁之,不可长保。金玉满堂,莫之能守;富贵而骄,自遗其咎。功成身退,天之道也。 

     第十章  载营魄抱一,能无离乎﹖专气致柔,能婴儿乎﹖涤除玄览,能无疵乎﹖爱国治民,能无知乎﹖天门开阖,能为雌乎﹖明白四达,能无为乎﹖生之,畜之。生而不有,为而不恃,长而不宰,是谓玄德。 

     第十一章  三十辐,共一毂,当其无,有车之用。埏埴以为器,当其无,有器之用。凿户牖以为室,当其无,有室之用。故有之以为利,无之以为用。

     第十二章  五色令人目盲,五音令人耳聋,五味令人口爽,驰骋畋猎令人心发狂,难得之货令人行妨。是以圣人为腹不为目,故去彼取此。 

     第十三章  宠辱若惊,贵大患若身。何谓宠辱若惊﹖宠为下,得之若惊,失之若惊,是谓宠辱若惊。何谓贵大患若身﹖ 吾所以有大患者,为吾有身,及吾无身,吾有何患﹖故贵以身为天下,若可寄天下;爱以身为天下,若可托天下。

    第十四章  视之不见名曰夷,听之不闻名曰希,搏之不得名曰微。此三者,不可致诘,故混而为一。其上不皦,其下不昧。绳绳不可名,复归于无物。是谓无状之状,无物之象,是谓惚恍。迎之不见其首,随之不见其后。执古之道,以御今之有。能知古始,是谓道纪。

     第十五章  古之善为士者,微妙玄通,深不可识。夫唯不可识,故强为之容﹕豫兮若冬涉川,犹兮若畏四邻,俨兮其若客,涣兮若冰之将释,敦兮其若朴,旷兮其若谷,浑兮其若浊。孰能浊以静之徐清﹖孰能安以久动之徐生﹖保此道者不欲盈,夫唯不盈,故能蔽不新成。 

     第十六章  致虚极,守静笃。万物并作,吾以观复。夫物芸芸,各复归其根。归根曰静,是曰复命。复命曰常,知常曰明。不知常,妄作凶。知常容,容乃公,公乃王,王乃天,天乃道,道乃久,没身不殆。

     第十七章   太上,下知有之,其次亲而誉之,其次侮之。信不足焉,有不信焉。悠兮其贵言,功成事遂,百姓皆谓我自然。

     第十八章  大道废,有仁义;智慧出,有大伪;六亲不和,有孝慈;国家昏乱,有忠臣。

     第十九章  绝圣弃智,民利百倍;绝仁弃义,民复孝慈;绝巧弃利,盗贼无有。此三者以为文不足,故令有所属﹕见素抱朴,少私寡欲。

     第二十章  绝学无忧,唯之与阿,相去几何﹖善之与恶,相去若何﹖人之所畏,不可不畏。荒兮其未央哉﹗众人熙熙,如享太牢,如春登台。我独泊兮其未兆,如婴儿之未孩;儽儽兮,若无所归。众人皆有余,而我独若遗。我愚人之心也哉﹗沌沌兮,俗人昭昭,我独若昏。俗人察察,我独闷闷。澹兮其若海,飂兮若无止。众人皆有以,而我独顽似鄙。我独异于人,而贵食母。

     第二十一章  孔德之容,惟道是从。道之为物,惟恍惟惚。惚兮恍兮,其中有象;恍兮惚兮,其中有物。窈兮冥兮,其中有精;其精甚真,其中有信。自今及古,其名不去,以阅众甫。吾何以知众甫之状哉﹖以此。

     第二十二章  曲则全,枉则直,洼则盈,敝则新,少则得,多则惑。是以圣人抱一为天下式。不自见故明,不自是故彰,不自伐故有功,不自矜故长。夫唯不争,故天下莫能与之争。古之所谓曲则全者,岂虚言哉﹗诚全而归之。

     第二十三章  希言自然。故飘风不终朝,骤雨不终日。孰为此者﹖天地。天地尚不能久,而况于人乎﹖故从事于道者,道者同于道,德者同于德,同于道者,道亦乐得之;同于德者,德亦乐得之;同于失者,失亦乐得之。信不足焉,有不信焉。

     第二十四章  企者不立,跨者不行,自见者不明,自是者不彰,自伐者无功,自矜者不长。其在道也,曰余食赘行。物或恶之,故有道者不处。

     第二十五章  有物混成,先天地生。寂兮寥兮,独立而不改,周行而不殆,可以为天下母。吾不知其名,字之曰道,强为之名,曰大。大曰逝,逝曰远,远曰反。故道大,天大,地大,王亦大。域中有四大,而王居其一焉。人法地,地法天,天法道,道法自然。

     第二十六章  重为轻根,静为躁君。是以圣人终日行不离辎重。虽有荣观,燕处超然。奈何万乘之主,而以身轻天下﹖轻则失本,躁则失君。 

     第二十七章  善行无辙迹,善言无瑕谪;善数不用筹策;善闭无关楗而不可开,善结无绳约而不可解。是以圣人常善救人,故无弃人;常善救物,故无弃物,是谓袭明。故善人者,不善人之师;不贵其师,不爱其资,虽智大迷,是谓要妙。

     第二十八章  知其雄,守其雌,为天下谿。为天下谿,常德不离,复归于婴儿。知其白,守其黑,为天下式。为天下式,常德不忒,复归于无极。知其荣,守其辱,为天下谷,常德乃足,复归于朴。朴散则为器,圣人用之,则为官长,故大制不割。

     第二十九章  将欲取天下而为之,吾见其不得已。天下神器,不可为也,为者败之,执者失之。故物或行或随,或歔或吹。或强或羸,或挫或隳。是以圣人去甚,去奢,去泰。 

     第三十章  以道佐人主者,不以兵强天下。其事好还。师之所处,荆棘生焉。大军之后,必有凶年。善者果而已,不以取强。果而勿矜,果而勿伐,果而勿骄。果而不得已,果而勿强。物壮则老,是谓不道,不道早已。

     第三十一章  夫佳兵者,不祥之器,物或恶之,故有道者不处。君子居则贵左,用兵则贵右。兵者不祥之器,非君子之器,不得已而用之,恬淡为上。胜而不美,而美之者,是乐杀人。夫乐杀人者,则不可以得志于天下矣。吉事尚左,凶事尚右。偏将军居左,上将军居右,言以丧礼处之。杀人之众,以哀悲泣之,战胜,以丧礼处之。

     第三十二章  道常无名,朴虽小,天下莫能臣也。侯王若能守之,万物将自宾。天地相合,以降甘露,民莫之令而自均。始制有名,名亦既有,夫亦将知止,知止所以不殆。譬道之在天下,犹川谷之于江海。

     第三十三章  知人者智,自知者明。胜人者有力,自胜者强。知足者富。强行者有志。不失其所者久。死而不亡者寿。

     第三十四章  大道氾兮,其可左右。万物恃之而生而不辞,功成不名有。衣养万物而不为主,常无欲,可名于小;万物归焉而不为主,可名为大。以其终不自为大,故能成其大。

     第三十五章   执大象,天下往。往而不害,安平太。乐与饵,过客止。道之出口,淡乎其无味,视之不足见,听之不足闻,用之不可既。

     第三十六章  将欲歙之,必固张之;将欲弱之,必固强之;将欲废之,必固兴之;将欲夺之,必固与之。是谓微明。柔弱胜刚强。鱼不可脱于渊,国之利器不可以示人。

     第三十七章  道常无为而无不为。侯王若能守之,万物将自化。化而欲作,吾将镇之以无名之朴。无名之朴,夫亦将无欲。不欲以静,天下将自定。

     第三十八章  上德不德,是以有德;下德不失德,是以无德。上德无为而无以为;下德为之而有以为。上仁为之而无以为;上义为之而有以为。上礼为之而莫之应,则攘臂而扔之。故失道而后德,失德而后仁,失仁而后义,失义而后礼。夫礼者,忠信之薄,而乱之首。前识者,道之华,而愚之始。是以大丈夫处其厚,不居其薄;处其实,不居其华。故去彼取此。

     第三十九章  昔之得一者,天得一以清,地得一以宁,神得一以灵,谷得一以盈,万物得一以生,侯王得一以为天下贞。其致之,天无以清将恐裂,地无以宁将恐发,神无以灵将恐歇,谷无以盈将恐竭,万物无以生将恐灭,侯王无以贵高将恐蹶。故贵以贱为本,高以下为基。是以侯王自称孤﹑寡﹑不谷。此非以贱为本邪﹖非乎﹖故致数舆无舆,不欲琭琭如玉,珞珞如石。

     第四十章  反者道之动,弱者道之用。天下万物生于有,有生于无。

     第四十一章  上士闻道,勤而行之;中士闻道,若存若亡;下士闻道,大笑之。不笑,不足以为道。故建言有之﹕明道若昧,进道若退,夷道若颣,上德若谷,大白若辱,广德若不足,建德若偷,质真若渝,大方无隅,大器晚成,大音希声,大象无形,道隐无名。夫唯道,善贷且成。

     第四十二章  道生一,一生二,二生三,三生万物。万物负阴而抱阳,冲气以为和。人之所恶,唯孤﹑寡﹑不谷,而王公以为称。故物或损之而益,或益之而损。人之所教,我亦教之。强梁者不得其死,吾将以为教父。

     第四十三章  天下之至柔,驰骋天下之至坚。无有入无闲,吾是以知无为之有益。不言之教,无为之益,天下希及之。

     第四十四章  名与身孰亲﹖身与货孰多﹖得与亡孰病﹖是故甚爱必大费,多藏必厚亡,知足不辱,知止不殆,可以长久。

     第四十五章  大成若缺,其用不弊。大盈若冲,其用不穷。大直若屈,大巧若拙,大辩若讷。躁胜寒,静胜热。清静为天下正。

     第四十六章  天下有道,却走马以粪。天下无道,戎马生于郊。祸莫大于不知足;咎莫大于欲得。故知足之足,常足矣。

     第四十七章  不出户,知天下;不窥牖,见天道。其出弥远,其知弥少。是以圣人不行而知,不见而名, 不为而成。

     第四十八章  为学日益,为道日损。损之又损,以至于无为。无为而无不为。取天下常以无事,及其有事,不足以取天下。

     第四十九章  圣人无常心,以百姓心为心。善者,吾善之;不善者,吾亦善之,德善。信者,吾信之;不信者,吾亦信之,德信。圣人在,天下歙歙,为天下浑其心,百姓皆注其耳目,圣人皆孩之。

     第五十章  出生入死。生之徒,十有三;死之徒,十有三;人之生,动之死地,亦十有三。夫何故﹖以其生生之厚。盖闻善摄生者,陆行不遇兕虎,入军不被甲兵;兕无所投其角,虎无所措其爪,兵无所容其刃。夫何故﹖以其无死地。

     第五十一章  道生之,德畜之,物形之,势成之。是以万物莫不尊道而贵德。道之尊,德之贵,夫莫之命而常自然。故道生之,德畜之。长之育之,亭之毒之,养之覆之。生而不有,为而不恃,长而不宰。是谓玄德。

     第五十二章  天下有始,以为天下母。既得其母,以知其子,既知其子,复守其母,没身不殆。塞其兑,闭其门,终身不勤。开其兑,济其事,终身不救。见小曰明,守柔曰强。用其光,复归其明,无遗身殃,是为习常。

     第五十三章  使我介然有知,行于大道,唯施是畏。大道甚夷,而民好径。朝甚除,田甚芜,仓甚虚;服文彩,带利剑,厌饮食,财货有余;是为夸盗。非道也哉﹗   

     第五十四章  善建者不拔,善抱者不脱,子孙以祭祀不辍。修之于身,其德乃真;修之于家,其德乃余;修之于乡,其德乃长;修之于国,其德乃丰;修之于天下,其德乃普。故以身观身,以家观家,以乡观乡,以国观国,以天下观天下。吾何以知天下然哉﹖以此。

     第五十五章  含德之厚,比于赤子。蜂虿虺蛇不螫,猛兽不据,攫鸟不搏。骨弱筋柔而握固。未知牝牡之合而全作,精之至也。终日号而不嗄,和之至也。知和曰常,知常曰明。益生曰祥。心使气曰强。物壮则老,谓之不道,不道早已。

     第五十六章  知者不言,言者不知。塞其兑,闭其门,挫其锐,解其分,和其光,同其尘,是谓玄同。故不可得而亲,不可得而疏;不可得而利,不可得而害;不可得而贵,不可得而贱。故为天下贵。

     第五十七章  以正治国,以奇用兵,以无事取天下。吾何以知其然哉﹖以此。天下多忌讳,而民弥贫;民多利器,国家滋昏;人多伎巧,奇物滋起;法令滋彰,盗贼多有。故圣人云﹕“我无为而民自化,我好静而民自正,我无事而民自富,我无欲而民自朴。”

     第五十八章  其政闷闷,其民淳淳;其政察察,其民缺缺。祸兮福之所倚,福兮祸之所伏。孰知其极﹖其无正。正复为奇,善复为妖。人之迷,其日固久。是以圣人方而不割,廉而不刿,直而不肆,光而不耀。

     第五十九章  治人事天,莫若啬。夫唯啬,是谓早服;早服谓之重积德;重积德则无不克,无不克则莫知其极;莫知其极,可以有国;有国之母,可以长久;是谓深根固柢,长生久视之道。

     第六十章  治大国,若烹小鲜。以道莅天下,其鬼不神;非其鬼不神,其神不伤人;非其神不伤人,圣人亦不伤人。夫两不相伤,故德交归焉。

     第六十一章  大国者下流,天下之交。天下之牝,牝常以静胜牡,以静为下。故大国以下小国,则取小国;小国以下大国,则取大国。故或下以取,或下而取。大国不过欲兼畜人,小国不过欲入事人。夫两者各得其所欲,大者宜为下。

     第六十二章  道者万物之奥。善人之宝,不善人之所保。美言可以市,尊行可以加人。人之不善,何弃之有﹖故立天子,置三公,虽有拱璧以先驷马,不如坐进此道。古之所以贵此道者何﹖不曰﹕以求得,有罪以免邪﹖故为天下贵。

     第六十三章  为无为,事无事,味无味。大小多少,报怨以德。图难于其易,为大于其细;天下难事必作于易,天下大事必作于细。是以圣人终不为大,故能成其大。夫轻诺必寡信,多易必多难。是以圣人犹难之,故终无难矣。

     第六十四章  其安易持,其未兆易谋。其脆易泮,其微易散。为之于未有,治之于未乱。合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。为者败之,执者失之。是以圣人无为故无败,无执故无失。民之从事,常于几成而败之。慎终如始,则无败事。是以圣人欲不欲,不贵难得之货;学不学,复众人之所过。以辅万物之自然,而不敢为。

     第六十五章  古之善为道者,非以明民,将以愚之。民之难治,以其智多。故以智治国,国之贼;不以智治国,国之福。知此两者亦稽式。常知稽式,是谓玄德。玄德深矣,远矣,与物反矣,然后乃至大顺。

     第六十六章  江海所以能为百谷王者,以其善下之,故能为百谷王。是以欲上民,必以言下之。欲先民,必以身后之。是以圣人处上而民不重,处前而民不害。是以天下乐推而不厌,以其不争,故天下莫能与之争。

     第六十七章  天下皆谓我道大,似不肖。夫唯大,故似不肖。若肖,久矣其细也夫﹗我有三宝,持而保之。一曰慈,二曰俭,三曰不敢为天下先。慈故能勇;俭故能广;不敢为天下先,故能成器长。今舍慈且勇,舍俭且广,舍后且先,死矣﹗夫慈以战则胜,以守则固。天将救之,以慈卫之。

     第六十八章  善为士者不武,善战者不怒,善胜敌者不与,善用人者为之下,是谓不争之德,是谓用人之力,是谓配天古之极。

     第六十九章  用兵有言﹕“吾不敢为主而为客,不敢进寸而退尺。”是谓行无行,攘无臂,扔无敌,执无兵。祸莫大于轻敌,轻敌几丧吾宝。故抗兵相加,哀者胜矣。

     第七十章  吾言甚易知,甚易行。天下莫能知,莫能行。言有宗,事有君。夫唯无知,是以不我知。知我者希,则我者贵。是以圣人被褐怀玉。

      第七十一章  知不知上,不知知病。夫唯病病,是以不病。圣人不病,以其病病,是以不病。

     第七十二章  民不畏威,则大威至。无狎其所居,无厌其所生。夫唯不厌,是以不厌。是以圣人自知不自见;自爱不自贵。故去彼取此。

     第七十三章  勇于敢则杀,勇于不敢则活。此两者,或利或害。天之所恶,孰知其故﹖是以圣人犹难之。天之道,不争而善胜,不言而善应,不召而自来,繟然而善谋。天网恢恢,疏而不失。

     第七十四章  民不畏死,奈何以死惧之﹖若使民常畏死,而为奇者,吾得执而杀之,孰敢﹖常有司杀者杀,夫代司杀者杀,是谓代大匠斲,夫代大匠斲者,希有不伤其手矣。 

     第七十五章  民之饥,以其上食税之多,是以饥。民之难治,以其上之有为,是以难治。民之轻死,以其求生之厚,是以轻死。夫唯无以生为者,是贤于贵生。 

     第七十六章  人之生也柔弱,其死也坚强。万物草木之生也柔脆,其死也枯槁。故坚强者死之徒,柔弱者生之徒。是以兵强则不胜,木强则兵。强大处下,柔弱处上。

     第七十七章  天之道,其犹张弓与﹖高者抑之,下者举之;有余者损之,不足者补之。天之道,损有余而补不足。人之道则不然,损不足以奉有余。孰能有余以奉天下,唯有道者。是以圣人为而不恃,功成而不处,其不欲见贤。

     第七十八章  天下莫柔弱于水,而攻坚强者莫之能胜,其无以易之。弱之胜强,柔之胜刚,天下莫不知莫能行。是以圣人云﹕“受国之垢,是谓社稷主;受国不祥,是为天下王。”正言若反。

     第七十九章  和大怨,必有余怨,安可以为善﹖是以圣人执左契,而不责于人。有德司契,无德司彻。天道无亲,常与善人。

     第八十章  小国寡民。使有什伯之器而不用,使民重死而不远徙。虽有舟舆,无所乘之,虽有甲兵,无所陈之。使人复结绳而用之,甘其食,美其服,安其居,乐其俗。邻国相望,鸡犬之声相闻,民至老死,不相往来。

     第八十一章  信言不美,美言不信。善者不辩,辩者不善。知者不博,博者不知。圣人不积,既以为人己愈有,既以与人己愈多。天之道,利而不害;圣人之道,为而不争。

     二,帛书本

     1973年12月,湖南长沙马王堆三号汉墓出土十多万字的帛书,包括先秦著作多种。其中,出土《老子》写本两种,分别称为甲本和乙本。《老子》甲本和卷后的四篇古佚书合抄成一个长卷,均无篇题,共四百六十五行、一万三千多字,字体介于篆书和隶书之间,接近篆体。书中不避汉高祖刘邦讳,抄写的年代,可能最晚在汉高祖时期。《老子》乙本和卷前的四篇古佚书抄在一幅宽帛上,折叠的边缘出土时己经残断,分成三十二片。《老子》乙本无篇题,四篇佚书均有篇题。字体为隶书,共二百五十二行、一万六千多字。书中避汉高祖刘邦讳,将“邦”字改为“国”字,而不避惠帝刘盈讳,抄写年代可能在惠帝或吕后时期。这两种《老子》写本,距今己有两千多年的时间,是当时所能见到的《老子》一书最古的本子。

      今传《老子》的上下两篇,基本上都是《道经》为上篇,《德经》为下篇。在帛书本出土以前,这几乎是毫无疑义的。帛书本出土以后,人们开始对今传《老子》的上下篇次提出疑问。因为帛书《老子》甲、乙两本均为“德”篇在前,“道”篇在后,而且都不称经。这与今本的次序正好相反。章次与今本相比也存在一些差异。

       帛书《老子》,向世人展示了《老子》文本发展演变过程中的另一种形态。帛书《老子》既没有分章,通篇文字划分为“德”、“道”两部分,构成一个连贯的整体。不过,《老子》甲本第二部分的文字中间频繁出现黑点,其中,一些恰好标注于通行本章节的起始处。这说明,在马王堆帛书本抄录时,《老子》的章节划分还未确定。从帛书《老子》甲、乙两本的字体和避讳等情况推断,它们是抄写于汉代两个不同时期的版本,其形成当在战国中期以后。帛书本《老子》确定了《老子》文本发展史上“德”前“道”后的格局,使《老子》一书日臻成熟,开始体系化。

      三,竹简本

      1993年10月,湖北荆门郭店一号楚墓中出土一批竹简,其中,有一部分是《老子》写本,整理者按竹简字体、形制的不同,将其分为甲、乙、丙三组,简文的总字数只相当于传世本五千余言的三分之一左右。竹简本《老子》无论形式还是内容,都与帛书本及通行本有很大不同。

     竹简本《老子》分别被整理者称为甲、乙、丙三组。甲组共39枚,竹简两端被削成梯形,简长323厘米,编线两道,编线间距为13厘米,乙组共存18枚,竹简两端平齐,简长30.6厘米;丙组共存14枚,竹简两端平齐,简长26.5厘米,编线两道,编线间距为10.8厘米。三组中,每一组又因为有缺简或文字上的残失,致使只能被连缀成若干部分。甲组简根据文意可缀合为五部分,即1一20简,21一23简,24简,25一32简,33一39简。前三部分的结束简即20、23、24简结尾处有墨钉符号表示结束。同理,乙本简内部可分为三部分,即1一8简,9-12简,13一18简。丙本简由4部分构成,即1一3简,4一5简,6一10简,11一14简。学者们一般把简甲、乙、丙各本作为一个相对独立的整体加以研讨。竹简本《老子》甲、乙、丙三组简总共1741字,内容基本上无重复,相当于今本《老子》的三分之一左右。

     竹简本《老子》三组文字涉及今本三十一个章。其中甲组文字对应今本20章,即今本的第十九章、六十六章、四十六章中段和下段、三十章上段和中段、十五章、六十四章下段、三十七章、六十三章、二章、三十二章、二十五章、五章中段、十六章上段、六十四章上段、五十六章、五十七章、五十五章、四十四章、四十章、九章。乙组对应8章,即今本第五十九章、四十八章上段、二十章上段、十三章、四十一章、五十二章中段、四十五章、五十四章。丙组对应5章,它们是今本十七章、十八章、三十五章、三十一章中段和下段、六十四章下段。《老子》甲本39枚竹简中只有第1枚为断简,断裂部分粘贴后,虽然缺几个字,意思还很连贯。

     竹简《老子》是至今发现的最早的《老子》抄本,它的出土对于解决与认识老子其人其书,对于解决与认识道家思想的内涵及其发展演变,对于校勘多种传本《老子》的文字,对于重新认识先秦古籍文献的流传与演变等等问题均有重大的学术价值。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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风清扬
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