2020最新版《神经网络与深度学习》中文版更新完毕（附PDF下载）

技术编辑：宗恩丨发自 SiFou Office
SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault

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近年来，以机器学习、知识图谱为表明的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶，人们在平常生活中均可能有意无心地使用到了人工智能技术。

这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者们的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的加强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，愈来愈多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。

深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。可是因为其强大的能力，深度学习愈来愈多地用来解决一些通用人工智能问题，好比推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了普遍的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

书籍介绍：

《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书，对读者数学知识需求适度，兼顾理论和动手实践。⽬前给出了在图像识别、语⾳识别和⾃然语⾔处理领域中不少问题的最好解决⽅案，教读者在神经⽹络和深度学习背后的众多核⼼概念。

本书会教会你：神经⽹络，⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式，可让计算机从观测数据中进⾏学习；深度学习，⼀个强有⼒的⽤于神经⽹络学习的众多技术的集合。

本书英⽂原版地址为：

http://neuralnetworksanddeepl...

做者：

Michael Nielsen ，⼀位量⼦物理学家、科学做家、计算机编程研究⼈员。

主⻚：

http://michaelnielsen.org/

译文做者：

• Xiaohu Zhu:翻译第2、3、5、六章、附录内容。
• Freeman Zhang:(正在)翻译其他章节、补充缺失内容、校对、整理及排版。
• 其余贡献者

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