关于本书
《神经网络与深度学习：案例与实践》是配套理论书（”蒲公英书”）的实战教程，每一类经典模型对应一个端到端案例，可运行 notebook + 实现要点 README + pytest sanity 测试。
代码仓库
PyTorch 版（主推）
10 章覆盖：实践基础 / 机器学习 / 线性模型 / 前馈 / 卷积 / 循环 / 优化与正则化 / 注意力 / 图神经网络 / 大语言模型与智能体。位于 nndl/nndl-practice 仓库的 pytorch/ 子目录，跟随主流框架更新。
PaddlePaddle 版
第一版印刷书指向的官方实现，独立仓库 nndl/practice-in-paddle，按当时印刷版冻结。
历史练习 legacy/
原 nndl/exercise 仓库（2017–2024）的章末编程练习（numpy / 早期 PyTorch），对应理论书第一版。改名后整体归档到本仓库 legacy/ 下。
章节目录
- 实践基础
- 机器学习概述
- 线性模型
- 前馈神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 网络优化与正则化
- 注意力机制
- 图神经网络
- 大语言模型与智能体
反馈
通过 nndl/nndl-practice Issues 提交意见与勘误。
本书定位于动手实战，配合理论书一起读效果最好。系列内不同读者的搭配建议见 阅读路径。