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《动手学深度学习》

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书籍介绍

《动手学深度学习》,这本书原版的名字叫《Dive into deep learning》,是由UC伯克利李沐大佬等人开源的,该书一经推出便广受好评,原书使用MXNet实现。很多深度学习研究者者使用了该书的内容,并采用各种各样的深度学习框架将其复现。

《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。英文版即伯克利“深度学习导论”教材。 http://zh.d2l.ai

书籍优势

向读者交付有关深度学习的交互式学习体验,即一边讲知识,一边演示代码的实现和运行,对初学者及其有例。

与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。

书籍内容

全书的内容主要分为三个部分。

第一部分,主要介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习最基础的概念和技术。

第二部分,主要描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络。

第三部分,分析及评价优化算法,检验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。

每一小节都是可以运行的 Jupyter 记事本

你可以自由修改代码和超参数来获取及时反馈,从而积累深度学习的实战经验。

公式 + 图示 + 代码

我们不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法,还提供代码来演示如何从零开始实现它们,并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。

资源更新公告

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