学深度学习，有什么好的建议或推荐的书籍?

深度学习入门建议

补基础

数学：重点学线性代数（矩阵运算）、概率论（分布）、微积分（梯度）。

编程：掌握Python+NumPy（数组操作），能写基础数据处理代码。

机器学习：先学线性回归、逻辑回归、评估指标（如准确率）。

学框架

选PyTorch或TensorFlow：PyTorch更易上手，TensorFlow工业界用得多。

从Keras/FastAI开始：用高级API快速跑通模型（如MNIST分类）。

啃模型

必学：CNN（图像）、RNN/LSTM（时序）、Transformer（NLP）。

实践：用框架实现经典模型（如用PyTorch写LeNet）。

书籍推荐

1、深度学习的数学——使用Python语言

本书涵盖要理解深度学习所必须掌握的数学知识。当然，你确实可以利用现成的组件，在完成好相应设置并准备好Python代码以后，就对数据进行处理并完成模型训练任务，而无须理解自己在做什么，更不用理解背后的数学理论。而且，由于深度学习的强大，你往往能成功地训练一个模型。但是，你并不理解自己为什么能成功，也不该就此而满足。想搞明白原因，就需要学习数学。虽然用不着大量的数学知识，但一定的数学功底还是必需的。具体来说，你需要理解与概率论、统计学、线性代数和微分相关的一些理论知识，而这些知识刚好就是本书所要讨论的内容。

深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读，也可作为拓展深度学习理论的参考书。

2、Python编程从新手到高手

本书全面细致地介绍了Python的各个功能、逻辑和惯用模式，以便读者快速编写出专业、地道、实用的Python程序，从Python新手成长为高手。 本书共5个部分。第一部分“Python环境”讲解Python的哲学、开发环境、基本语法、项目结构和代码导入等内容，为读者编写规范的Python代码奠定坚实的基础。第二部分“基本结构”讲解Python的变量、数据类型、函数、类、对象、错误和异常等。第三部分“数据和流程”讲解操作数据和控制执行流程的许多独特方法，包括集合、迭代、生成器、推导式、文本输入/输出、上下文管理、二进制和序列化等。第四部分“高级概念”探索Python的高级策略，如继承、混入、元类、抽象基类、自省、泛型、异步、并发、线程和并行等。第五部分“超越代码”讲解项目的打包、分发、调试、日志、测试和剖析等环节，并概述Python开发的方向。

3、深度学习：基础与概念

作者： ［英］克里斯托弗 · M. 毕晓普（Christopher M. Bishop） ,［英］休·毕晓普（Hugh Bishop)
译者： 邹欣 ,阮思捷 ,刘志毅 ,王树良

本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知 识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与 技术。

全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如 医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理， 包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神 经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时 涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独 特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关 键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。

对于机器学习领域的新手，本书是全面且系统的入门教材，可引领其踏入深度学 习的知识殿堂；对于机器学习领域的从业者，本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的 有力工具；对于相关专业的学生，本书是学习深度学习课程、开展学术研究的优质参 考资料。无论是理论学习、实践应用还是学术研究，本书都是读者在深度学习领域探 索与前行的重要指引。

4、动手学深度学习 PyTorch版 李沐和阿斯顿·张等强强联合之作！机器学习、深度学习、AI领域重磅教程！

作者： 阿斯顿·张（Aston Zhang） ,[美]扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton） ,李沐（Mu Li） ,[德]亚历山大·J. 斯莫拉（Alexander J. Smola）
译者： 何孝霆（Xiaoting He） ,瑞潮儿·胡（Rachel Hu）

本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。

5、深度学习详解 李宏毅机器学习课程

本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。

在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。

6、深度学习 [deep learning]

《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

7、深度强化学习实战

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

8、PyTorch深度学习实战

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。

本书主要内容： （1）训练深层神经网络； （2）实现模块和损失函数； （3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型； （4）探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。 本书适用于对深度学习感兴趣的 Python 程序员。了解深度学习的基础知识对阅读本书有一定的帮助，但读者无须具有使用 PyTorch 或其他深度学习框架的经验。