📚 鱼书四部曲PDF
发布时间：2025-09-30 07:13:09
📚 鱼书四部曲PDF
煮包之前只给大家带来了鱼书第一本，也是入门的基础，现在煮包集齐了鱼书全集，带大家召唤锦鲤🐟下面介绍一下四本书的内容和学习顺序🥰（忽略第五本）\n \n1.《深度学习入门：基于Python的理论与实现》\n👉 入门必读，打基础。\n•讲神经网络的基本结构（感知机、前馈网络、反向传播）\n•从零用 Python+Numpy 实现多层神经网络\n•涉及激活函数、损失函数、优化方法（SGD 等）\n•最终用手写实现来训练 MNIST 手写数字识别\n \n2.《深度学习进阶：自然语言处理》\n👉 作为进阶学习，进入 NLP 领域。\n•Word2Vec 的原理和实现\n•RNN / LSTM / GRU 的实现与应用\n•语言模型（预测下一个词）\n•简单机器翻译模型\n•目标是让读者理解序列模型的核心机制\n \n3.《深度学习：自制框架》\n👉 深入理解 CNN 与深度学习框架。\n•卷积神经网络 (CNN) 基础\n•图像识别任务（分类、检测、识别）\n•自制深度学习框架（类似简化版的 PyTorch）\n•生成模型（GAN）与应用\n•强调“自己造轮子”，帮助理解框架底层机制\n \n4. 《深度学习：强化学习》\n👉 学习深度强化学习的核心思想。\n•强化学习基本概念（智能体、环境、奖励、策略）\n•Q-learning、SARSA、Monte Carlo 方法\n•深度 Q 网络（DQN）的原理与实现\n•策略梯度方法（Policy Gradient）\n•应用：迷宫、简单游戏的训练\n•目标是掌握 RL 的核心算法逻辑\n \n🎯 总体学习路线\n•第1本 → 打牢神经网络基础\n•第2本 → 熟悉 NLP 与 RNN 系列模型\n•第3本 → 深入 CNN、GAN，并且学会自己写深度学习框架\n•第4本 → 理解 RL 的思想和基本实现\n最后，大家会对深度学习的 四大核心领域（基础、NLP、CV、RL）都有比较全面的认识。\n煮包寻找资源不易，希望大家继续支持煮包\n#python #深度学习 #机器学习 #鱼书 #斋藤康毅 #鱼书四部曲 #电子书分享