nndl/practice-in-paddle

《神经网络与深度学习：案例与实践》
Neural Networks and Deep Learning in Practice

📘 本仓库是《神经网络与深度学习：案例与实践》第一版（2022，PaddlePaddle）的配套代码。第二版已改用 PyTorch（2026 即将出版），见 nndl/nndl-practice；系列主站 nndl.ai。

“我不能创造的东西，我就不理解（What I cannot create, I do not understand）。” 这是诺贝尔物理奖获得者理查德·费恩曼（Richard Feynman）在他办公室黑板上留下的一句话。深度学习的学习中也是如此，只有通过实践才能更深入地理解理论。

内容介绍

《神经网络与深度学习：案例与实践》 是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践篇，在章节设计上和蒲公英书一一对应，建议您在学习过程中可以二者结合使用。《神经网络与深度学习：案例与实践》共8章，每个章节都包含模型解读+案例实践 两部分内容：

• 模型解读 主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解。
• 案例实践 主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。

亮点优势

• 紧密配套蒲公英书：章节设计一一对应，以模型解读+案例实践的形式进行介绍。
• 更适合深度学习的入门者使用：实践案例使用飞桨框架编写，代码简洁，从零开始一步步进行深度学习的实践，搭建一个轻量级的机器学习框架以及相应的算子库来完成实际任务。
• 术语翻译更加规范：机器学习领域的很多名词存在难翻译和乱翻译的现象，邱锡鹏教授与周志华老师、李航老师、李沐、阿斯顿·张一起讨论和确定了机器学习相关术语的翻译问题，本书中采用了相关术语的最新译法。
• 全方位深度学习入门及提高解决方案：提供免费的视频课程、丰富题库和实训环境，邱锡鹏教授和百度飞桨研发团队亲自讲解示范。

资源获取

• 推荐您使用Jupyter Notebook来本地运行本书的代码，代码下载以及使用方法都可以参考本书对应的GitHub项目。

• 您也可以登录飞桨AI Studio实训平台在线运行本书代码，并获取相应的视频课程。视频课程链接如下：

1）《神经网络与深度学习》视频课程（邱锡鹏老师主讲）：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25876

2）《神经网络与深度学习：案例与实践》视频课程 & 在线实训环境（飞桨高级研发工程师主讲）： https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25793

问题反馈

如果您在学习过程中有任何疑问，或者想与其他志同道合的伙伴交流，更深入了解技术细节，可以在项目的Issue中提出。