《動手學深度學習》中文第二版預覽版發(fā)布

《動手學深度學習》自第一版出版以來受到廣大小伙伴的歡迎，不僅中英文版開源項目分別獲得了20000星、9000星，而且中英文版還被全球來自40個國家的175所大學采用教學：

中文版：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

英文版：https://github.com/d2l-ai/d2l-en/

雖然紙質(zhì)書第一版已經(jīng)出版，但深度學習領域依然在迅速發(fā)展。為了得到來自更廣泛的英文開源社區(qū)的幫助，從而提升本書質(zhì)量，本書的第二版正在用英文寫。

在Aston、Xiaoting、Rachel以及開源社區(qū)的不斷努力下，英文版 Dive into Deep Learning 0.16.1版（https://github.com/d2l-ai/d2l-en/releases/tag/v0.16.1）的前八章已翻譯至中文。于是我們剛剛發(fā)布了《動手學深度學習》2.0.0-alpha0版（中文第二版的預覽版）：

《動手學深度學習》第二版預覽版

https://zh-v2.d2l.ai

與第一版有所不同，該版本的代碼部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三種框架的實現(xiàn)，供讀者自由選擇。第二版不僅重新修訂了第一版里所有章節(jié)的內(nèi)容（包括文字、數(shù)學、圖片和代碼），還添加了新的內(nèi)容，例如

• 更新了第二版的討論區(qū)：discuss.d2l.ai/c/16；（https://discuss.d2l.ai/c/chinese-version/16）
• 將本書的常用函數(shù)包的名稱由d2lzh改為了英文版的d2l（https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/tree/master/d2l），并分為mxnet.py、torch.py和tensorflow.py三個模塊；
• 豐富并修訂了第一章“前言”內(nèi)容。
• 豐富并修訂了第二章“預備知識”內(nèi)容，例如添加了“數(shù)據(jù)預處理”、“線性代數(shù)”、“微分”和“概率”小節(jié)；
• 豐富并修訂了第一版第三章“深度學習基礎”內(nèi)容，并分為“線性神經(jīng)網(wǎng)絡”和“多層感知機”兩章，例如添加了“環(huán)境和分布偏移”小節(jié)；
• 豐富并修訂了第一版第五章“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”內(nèi)容，并分為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”和“現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”兩章，例如添加了“從全連接層到卷積”小節(jié)；
• 豐富并修訂了第一版第六章“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡”內(nèi)容，并分為“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡”和“現(xiàn)代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡”兩章（后一章稍后發(fā)布），例如添加了“序列模型”和“文本預處理”小節(jié)；

目前，英文版已超過160節(jié)內(nèi)容（中文版第一版共96節(jié)），如增加了理論背景（如優(yōu)化收斂分析）、硬件設計（如參數(shù)服務器）、全新篇章（如注意力機制、推薦系統(tǒng)、深度學習的數(shù)學、生成對抗網(wǎng)絡）、應用種類（如自然語言推理）、模型種類（如Transformer、BERT）等，并優(yōu)化重組了大量章節(jié)（如將自然語言處理篇章按從預訓練表征、到模型設計、再到下游應用重構）。我們在接下來一段時間會不斷將英文版內(nèi)容搬回中文版。

歡迎大家關注《動手學深度學習》中英文版的GitHub開源項目，并幫忙指正里面的問題：

《動手學深度學習》中文版開源項目

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

《動手學深度學習》英文版開源項目

https://github.com/d2l-ai/d2l-en/