【非掃描】557頁(yè)的《深度學(xué)習(xí)）（附pdf下載地址）

今天向大家介紹一本最近特別火爆的 IT 技術(shù)書(shū)，人郵出版社最新出版的《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》。題材是熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)，內(nèi)容上也是適合各種水平的讀者。最為可貴的是，本書(shū)是面向社區(qū)開(kāi)源的，書(shū)稿也是在作者和社區(qū)貢獻(xiàn)者的努力下一起完善。

面向中文讀者的能運(yùn)行、可討論的深度學(xué)習(xí)教科書(shū)

本書(shū)將全面介紹深度學(xué)習(xí)從模型構(gòu)造到模型訓(xùn)練的方方面面，以及它們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用。我們不僅將闡述算法原理，還將基于Apache MXNet對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并實(shí)際運(yùn)行它們。本書(shū)的每一節(jié)都是一個(gè)Jupyter記事本。它將文字、公式、圖像、代碼和運(yùn)行結(jié)果結(jié)合在了一起。讀者不但能直接閱讀它們，而且可以運(yùn)行它們以獲得交互式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

本書(shū)的英文版Dive into Deep Learning是加州大學(xué)伯克利分校2019年春學(xué)期“Introduction to Deep Learning”（深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論）課程的教材。截至2019年春學(xué)期，本書(shū)中的內(nèi)容已被全球15 所知名大學(xué)用于教學(xué)。

豪華作者團(tuán)

作者均為亞馬遜深度學(xué)習(xí)應(yīng)用專(zhuān)家。提供了足夠的技術(shù)深度，從而幫助讀者實(shí)際成為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用科學(xué)家：既理解數(shù)學(xué)原理，又能夠?qū)崿F(xiàn)并不斷改進(jìn)方法。

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每一小節(jié)都是可以運(yùn)行的 Jupyter 記事本

可以自由修改代碼和超參數(shù)來(lái)獲取及時(shí)反饋，從而積累深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

可以理解為，本書(shū)在撰寫(xiě)時(shí)就是基于 Jupyter Notebook 完成的。可以參考前段時(shí)間分享的，《用Jupyter Notebook 寫(xiě)書(shū)》一文，了解相關(guān)方案。

公式 + 圖示 + 代碼

不僅結(jié)合文字、公式和圖示來(lái)闡明深度學(xué)習(xí)里常用的模型和算法，還提供代碼來(lái)演示如何從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn)它們，并使用真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)提供一個(gè)交互式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，而且可以修改代碼、觀察結(jié)果并及時(shí)獲取經(jīng)驗(yàn)；

內(nèi)容和結(jié)構(gòu)

本書(shū)內(nèi)容大體可以分為3個(gè)部分：

第一部分（第1章至第3章）涵蓋預(yù)備工作和基礎(chǔ)知識(shí)。第1章介紹深度學(xué)習(xí)的背景。第2章提供動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)所需要的預(yù)備知識(shí)，例如，如何獲取并運(yùn)行本書(shū)中的代碼。第3章包括深度學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的概念和技術(shù)，如多層感知機(jī)和模型正則化。如果讀者時(shí)間有限，并且只想了解深度學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的概念和技術(shù)，那么只需閱讀第一部分。

第二部分（第4章至第6章）關(guān)注現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)。第4章描述深度學(xué)習(xí)計(jì)算的各個(gè)重要組成部分，并為實(shí)現(xiàn)后續(xù)更復(fù)雜的模型打下基礎(chǔ)。第5章解釋近年來(lái)令深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域大獲成功的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第6章闡述近年來(lái)常用于處理序列數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。閱讀第二部分有助于掌握現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

第三部分（第7章至第10章）討論計(jì)算性能和應(yīng)用。第7章評(píng)價(jià)各種用來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化算法。第8章檢驗(yàn)影響深度學(xué)習(xí)計(jì)算性能的幾個(gè)重要因素。第9章和第10章分別列舉深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中的重要應(yīng)用。這部分內(nèi)容讀者可根據(jù)興趣選擇閱讀。

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