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          經(jīng)典著作《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文版2.0beta版發(fā)布!開源下載!

          共 1440字,需瀏覽 3分鐘

           ·

          2022-01-14 21:23

          作者:Aston Zhang ??

          2020年疫情剛開始的時(shí)候,《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的英文版相較中文版已經(jīng)多出不少內(nèi)容了。我們書第一版的不少老讀者表示,疫情在家雖然想學(xué)習(xí),但第一版早就刷完,于是只好刷阿信和小抖。沐神和我的第一反應(yīng)是:

          這樣對眼睛不好。

          于是不等英文版完成,我們就立即發(fā)起中文版2.0的項(xiàng)目。具體來說:

          • 我們繼續(xù)在英文版添加新內(nèi)容和改進(jìn)已有內(nèi)容。
          • 何孝霆與Rachel(瑞潮兒)兩位主力選手和d2l-ai/d2l-zh GitHub社區(qū)眾多小伙伴共同努力,不斷將英文版的最新內(nèi)容同步到中文版,包括PyTorch和TensorFlow的實(shí)現(xiàn)。
          • 沐神犧牲寶貴的帶娃時(shí)間,基于不斷更新的中文版內(nèi)容每周直播教學(xué)(李沐:動手學(xué)深度學(xué)習(xí)PyTorch篇直播總結(jié))
          雖然疫情還沒有過去,但我們在今天終于可以發(fā)布《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文版2.0beta版了!大家可以訪問zh.d2l.ai 或者 zh-v2.d2l.ai :
          第一版的內(nèi)容已移至 zh-v1.d2l.ai
          在中文版2.0版項(xiàng)目的進(jìn)程中,我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)不少術(shù)語的中文翻譯在不同著作中不一致。本著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度,我們和周志華、李航、邱錫鵬三位老師進(jìn)行了數(shù)周的討論。最終,機(jī)器之心的小伙伴們精心整理了一份中英文術(shù)語對照表,并將它開源。中文版2.0版參考了這些術(shù)語翻譯,例如 dropout -> 暫退法, robustness -> 穩(wěn)健性

          主要特點(diǎn)

          該版本為《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》2.0.0-beta版(中文第二版的預(yù)覽版)。

          主要改進(jìn)

          • 豐富并修訂了第一版第十章“自然語言處理”內(nèi)容,并分為“自然語言處理:預(yù)訓(xùn)練”和“自然語言處理:應(yīng)用”兩章,添加了“BERT”和“自然語言推斷”的相關(guān)內(nèi)容;
          • 豐富并修訂第一版“附錄內(nèi)容”內(nèi)容,并調(diào)整為第十六章;
          • 更新全書內(nèi)容與英文版0.17.1保持一致。

          詳細(xì)改進(jìn)

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》2.0.0-beta0版較2.0.0-alpha2版增加了23個小節(jié):
          • 第14章:自然語言處理:預(yù)訓(xùn)練
            • 14.1. 詞嵌入(Word2vec)
            • 14.2. 近似訓(xùn)練
            • 14.3. 用于預(yù)訓(xùn)練詞嵌入的數(shù)據(jù)集
            • 14.4. 預(yù)訓(xùn)練word2vec
            • 14.5. 全局向量的詞嵌入(GloVe)
            • 14.6. 子詞嵌入
            • 14.7. 詞的相似性和類比任務(wù)
            • 14.8. 來自Transformer的雙向編碼器表示(BERT)
            • 14.9. 用于預(yù)訓(xùn)練BERT的數(shù)據(jù)集
            • 14.10. 預(yù)訓(xùn)練BERT
          • 第15章:自然語言處理:應(yīng)用
            • 15.1. 情感分析及數(shù)據(jù)集
            • 15.2. 情感分析:使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
            • 15.3. 情感分析:使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
            • 15.4. 自然語言推斷與數(shù)據(jù)集
            • 15.5. 自然語言推斷:使用注意力
            • 15.6. 針對序列級和詞元級應(yīng)用程序微調(diào)BERT
            • 15.7. 自然語言推斷:微調(diào)BERT
          • 第16章:(附錄)深度學(xué)習(xí)工具
            • 16.1. 使用Jupyter Notebooks
            • 16.2. 使用Amazon SageMaker
            • 16.3. 使用Amazon EC2實(shí)例
            • 16.4. 選擇服務(wù)器和GPU
            • 16.5. 為本書做貢獻(xiàn)
            • 16.6. d2l API 文檔


          ——The ?End——

          獲取完整電子版,請您關(guān)注下面任意公眾號,回復(fù)“動手學(xué)深度學(xué)習(xí)”,即可獲取!


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