蒲公英书系列

神经网络与深度学习

神经网络与深度学习

第 2 版（蒲公英书）

邱锡鹏·机械工业出版社·2025

系统介绍神经网络与深度学习的理论与方法，覆盖从感知机到 Transformer 的完整脉络，适合系统学习。

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关于本书

《神经网络与深度学习》（即”蒲公英书”）系统介绍了神经网络与深度学习的基础理论、典型模型和应用方法。第 2 版相对第一版进行了全面更新，新增 Transformer、扩散模型、大语言模型等近年来的关键内容。

GitHub 仓库

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章节正文、习题、勘误。第二版（v2）内容在 nndl-v2/ 子目录。

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章节目录

机器学习基础

  1. 绪论
  2. 机器学习概述
  3. 线性模型

基础模型

  1. 前馈神经网络
  2. 卷积神经网络
  3. 循环神经网络
  4. 网络优化与正则化
  5. 注意力机制与Transformer
  6. 图神经网络

进阶主题

  1. 无监督学习
  2. 模型独立的学习方式
  3. 深度强化学习
  4. 大语言模型与智能体
  5. 概率图模型
  6. 深度信念网络
  7. 深度生成模型

附录

  • 数学基础

配套资源

案例与实践

配套实战教程，含 PyTorch 实现。

通识版

面向更广读者的入门读本，弱化数学推导。

第一版归档

第一版 PDF 与勘误保留在 legacy/nndl-v1 目录。

引用

邱锡鹏，神经网络与深度学习（第二版），机械工业出版社，https://nndl.github.io/, 2025.

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  title     = {神经网络与深度学习（第二版）},
  publisher = {机械工业出版社},
  year      = {2025},
  author    = {邱锡鹏},
  address   = {北京},
  url       = {https://nndl.github.io/},
}