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          李沐《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文第二版預(yù)覽版發(fā)布

          共 1803字,需瀏覽 4分鐘

           ·

          2021-03-23 16:37

          作者丨李沐@知乎
          來源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/355739259
          轉(zhuǎn)自丨極市平臺

          導(dǎo)讀

           

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文第二版預(yù)覽版發(fā)布啦,該版本的代碼部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三種框架的實現(xiàn),文末附有地址鏈接。 

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》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(xué)采用教學(xué):

          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(xué)習(xí)領(lǐng)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(xué)深度學(xué)習(xí)》2.0.0-alpha0版(中文第二版的預(yù)覽版):

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》第二版預(yù)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(xué)、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.pytensorflow.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(yù)備知識”內(nèi)容,例如添加了“數(shù)據(jù)預(yù)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(xué)習(xí)基礎(chǔ)”內(nèi)容,并分為“線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“多層感知機(jī)”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(luò)”內(nèi)容,并分為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”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(luò)”內(nèi)容,并分為“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“現(xiàn)代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”兩章(后一章稍后發(fā)布),例如添加了“序列模型”和“文本預(yù)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(shè)計(如參數(shù)服務(wù)器)、全新篇章(如注意力機(jī)制、推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)、生成對抗網(wǎng)絡(luò))、應(yīng)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(yù)訓(xùn)練表征、到模型設(shè)計、再到下游應(yīng)用重構(gòu))。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(guān)注《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中英文版的GitHub開源項目,并幫忙指正里面的問題:

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文版開源項目

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

          《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》英文版開源項目

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


          往期精彩:

          【原創(chuàng)首發(fā)】機(jī)器學(xué)習(xí)公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)30講.pdf

          【原創(chuàng)首發(fā)】深度學(xué)習(xí)語義分割理論與實戰(zhàn)指南.pdf

           談中小企業(yè)算法崗面試

           算法工程師研發(fā)技能表

           真正想做算法的,不要害怕內(nèi)卷

           算法工程師的日常,一定不能脫離產(chǎn)業(yè)實踐

           技術(shù)學(xué)習(xí)不能眼高手低

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