Deep Learning: Foundations and Concepts

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本仓库包含《深度学习：基础与概念》(Deep Learning: Foundations and Concepts) 一书的补充资源、练习材料和解决方案。该书由 Christopher M. Bishop 和 Hugh Bishop 编著，由 Springer 于 2023 年出版。

🎉《深度学习：基础与概念》中文版已由人民邮电出版社出版     2025 年 5 月 1 日     ISBN：978-7-115-66370-2

🎉《深度学习习题详解》已由人民邮电出版社出版     2026 年 8 月 1 日     ISBN：978-7-115-69867-4

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🗂️ 仓库结构

仓库按以下方式组织：

• Book/ - 书籍相关材料

  • Book_PDF/ - 书籍的PDF版本
  • Book_PNG/ - 书籍的PNG版本

• Code/ - 代码示例和练习笔记本

  • 包含涵盖手写数字识别、PyTorch入门、神经网络实现（包括UNet架构）等主题的Jupyter笔记本

• Data/ - 练习用数据集

  • MNIST/ - 用于手写数字识别的MNIST数据集

• Figure/ - 书中的所有图表和插图

• Solutions/ - 书籍练习的相关数学推导解答 ⭐已更新完成所有练习题解答⭐

  • 包含概率论、标准分布、单层网络、Transformer、变分自编码器等主题的PDF文件

📚 关于本书

《深度学习：基础与概念》是一本全面的教材，涵盖了深度学习的理论基础和实际应用。该书由Christopher M. Bishop（微软技术院士，微软研究AI4Science主任，剑桥达尔文学院院士，皇家工程院院士，皇家学会院士）和Hugh Bishop（伦敦Wayve公司应用科学家，专注于端到端深度学习自动驾驶技术）合著。

🌟 主要特点

• 全面覆盖从基础概念到高级架构的内容
• 通过文字、图表、数学公式和伪代码提供清晰解释
• 包含自成体系的概率论介绍
• 深入探讨现代架构（MLP、CNN、RNN、Transformer、GNN）
• 涵盖注意力机制、GAN、VAE、迁移学习和对比学习
• 应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、蛋白质结构预测和医学诊断
• 特别因其对Transformer和大型语言模型的清晰解释而受到赞誉

🎯 目标读者

• 机器学习初学者和有经验的从业者
• 学术研究人员和学生（本科或研究生水平）
• 对深度学习理论感兴趣的自学者
• 希望为未来研究或专业化打下坚实基础的专业人士

📖 推荐预备知识

• 线性代数基础（矩阵运算、特征值）
• 概率论基础（贝叶斯理论、条件概率）
• 基础微积分（梯度、偏导数）

🛠️ 如何使用本仓库

1. 从Code/目录中的练习笔记本开始，获取实践经验
2. 在自己尝试练习后，参考Solutions/目录中的数学推导解答
3. 使用Data/目录中的数据集进行实际实现
4. 查阅Figure/目录中的图表，获取直观解释

📑 引用方式

如果您在研究或项目中使用这些材料，请引用原书：

@book{Bishop:DeepLearning24,
  author    = {Christopher M. Bishop and Hugh Bishop},
  title     = {Deep Learning: Foundations and Concepts},
  year      = {2024},
  publisher = {Springer}
}

🔗 额外资源

• 书籍官方网站
• Springer链接
• 微软研究院出版物

📜 许可信息

本仓库仅供教育学习目的使用。请尊重原始材料的版权。所有内容均按照学术和研究目的的合理使用原则共享。

[!IMPORTANT] 《Deep Learning: Foundations and Concepts》后十章全部习题解答 系本人基于原书内容独立完成的原创性智力成果， 依法受《中华人民共和国著作权法》保护， 其著作权归本人所有。

该等习题解答之出版权及相关出版使用权 已依据合法协议完成授权， 现由 人民邮电出版社 依法行使， 并将以正式出版物形式公开发行。

该书之原著作权 归属于作者，并由 Springer Nature 负责出版与授权。 本人不对原书正文、结构或原始内容主张任何版权。 书籍官方信息参见： https://www.bishopbook.com/

除上述已授权出版的习题解答内容外， 本仓库中其余由本人独立完成的原创性整理材料， 在不与原书版权及出版社已获授权内容发生冲突的前提下， 采用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) 许可协议进行授权。

具体版权归属与授权范围， 以如下法律文件为准： Copyright & License

[!NOTE] 关于《深度学习习题详解》的出版说明

除《Deep Learning: Foundations and Concepts》原作者已提供的习题解答外，本人基于原书习题独立完成并整理了其余习题的全部详细解答、数学推导及相关说明，上述内容构成本人独立创作的原创性智力成果

本人就上述原创习题解答依法享有的相关著作权权益，以及相应的出版权、出版使用权等可授权权利，均已依据正式法律文件及出版协议授权给人民邮电出版社。相关授权范围及权利归属以正式签署的法律文件和出版协议为准

上述成果现已整理出版为 《深度学习习题详解》，由 人民邮电出版社 于 2026 年 8 月 1 日正式出版发行，ISBN：978-7-115-69867-4

本声明仅针对本人独立创作的习题解答、数学推导及相关原创内容；《Deep Learning: Foundations and Concepts》原书正文、习题题目、图表及其他原始内容的著作权仍归原作者及相应权利人所有

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后言

尽管本人最终并未以本书作者身份署名，但在相关习题解答、数学推导、内容整理与完善过程中，我投入了相当多的时间与精力，希望能把这件事尽量做到完美。整本书除了原作者的解答以外，我几乎完成了剩余所有习题的详细解答。

希望这些或许并不起眼的工作，能够为读者提供一些可供参考、讨论与进一步思考的思路。若其中的推导、解释或整理能够帮助读者更好地理解相关内容，并促使更多人去验证、质疑、推导和形成自己的认识，那么这些工作的意义便不止于给出答案，也算起到了一点抛砖引玉的作用。

二〇二六年九月二十五日·丙午年八月十五·中秋