导读】 在过去的五年中,深度学习震惊了世界,推动了计算机视觉,自然语言处理,自动语音识别,强化学习和统计建模等各个领域的快速发展。有了这些先进技术,我们现在可以制造出比以往任何时候都更自主驾驶的汽车(也比你想象中的一些公司的自主性要小),智能回复系统可以自动起草最普通的电子邮件,帮助人们从巨大的收件箱中挖出来,在像围棋这样的棋盘游戏中主宰世界上最优秀人类的软件代理商,这一壮举一度被认为还有几十年的时间。这些工具已经对工业和社会产生了越来越广泛的影响,改变了电影的制作方式,疾病的诊断,并在从天体物理学到生物学的基础科学中发挥着越来越大的作用。这本书代表了作者的尝试,动手学习深度学习,教你相关概念,环境,和代码。
Book structure
Introduction
Preliminaries
Linear Neural Networks
Multilayer Perceptrons
Deep Learning Computation
Convolutional Neural Networks
Modern Convolutional
Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Modern Recurrent Neural Networks
Attention Mechanisms
Optimization Algorithms
Computational Performance
Computer Visionl
Natural Language
Processing: Pretraining
Natural Language
Processing: Applications
Recommender Systems
Generative Adversarial Networks
Appendix: Mathematics
for Deep Learning
Appendix: Tools for Deep Learning
地址连接:
https://d2l.ai/index.html
https://d2l.ai/d2l-en.pdf
https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf
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