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          最新!李沐發(fā)布《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文第二版預(yù)覽版,新增 TF、PyTorch 支持!

          共 1686字,需瀏覽 4分鐘

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          2021-03-14 11:06

          點(diǎn)擊上方“程序員大白”,選擇“星標(biāo)”公眾號(hào)

          重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

          轉(zhuǎn)自 | AI科技評(píng)論

          據(jù)亞馬遜首席科學(xué)家李沐在知乎發(fā)布的最新消息,《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》中文第二版預(yù)覽版已經(jīng)發(fā)布,該版本相對(duì)于第一版有多項(xiàng)更新。
          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(shí)現(xiàn),供讀者自由選擇,而第一版只采用了MXNet框架。
          書(shū)籍地址:https://zh-v2.d2l.ai/

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          《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》簡(jiǎn)介

           
          《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》這本書(shū)由李沐等人主導(dǎo)編寫(xiě),介紹了深度學(xué)習(xí)從模型構(gòu)造到模型訓(xùn)練的方方面面,以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用。
          它最大的特色在于,不僅闡述了算法原理,還提供了實(shí)際可運(yùn)行的代碼。
          更令人暖心的是,這本書(shū)不要求讀者有任何深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的背景知識(shí),書(shū)中會(huì)從頭開(kāi)始解釋每一個(gè)概念。讀者只需了解基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和編程,如基礎(chǔ)的線性代數(shù)、微分和概率,以及基礎(chǔ)的Python編程,就可以愉快地開(kāi)始啃這本書(shū)了。
          書(shū)中提供了文字、公式、圖示以及代碼來(lái)闡明深度學(xué)習(xí)里常用的模型和算法,總之,不怕你不懂。
          下圖簡(jiǎn)單描繪了這本書(shū)的內(nèi)容結(jié)構(gòu):
          《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》自第一版出版以來(lái)受到廣大小伙伴的歡迎,不僅中英文版開(kāi)源項(xiàng)目分別獲得了20000星、9000星,而且中英文版還被全球來(lái)自40個(gè)國(guó)家的175所大學(xué)采用教學(xué)。


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          更多更新細(xì)節(jié)

          李沐表示,雖然紙質(zhì)書(shū)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(lái)自更廣泛的英文開(kāi)源社區(qū)的幫助,從而提升本書(shū)質(zhì)量,決定編寫(xiě)第二版。目前,本書(shū)的第二版正在用英文寫(xiě)。
          此次第二版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),并添加了新的內(nèi)容。例如:
          中文第二版的預(yù)覽版翻譯自英文第二版的前八章:
          目前,英文版已超過(guò)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(jì)(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(duì)抗網(wǎng)絡(luò))、應(yīng)用種類(如自然語(yǔ)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(yǔ)言處理篇章按從預(yù)訓(xùn)練表征、到模型設(shè)計(jì)、再到下游應(yīng)用重構(gòu))。
          英文第二版鏈接:https://d2l.ai/
          李沐表示,接下來(lái)一段時(shí)間會(huì)不斷將英文版內(nèi)容搬回中文版。此外,如果想及時(shí)獲取最新修訂或增添的信息, 可以關(guān)注本書(shū)的中文開(kāi)源項(xiàng)目和英文開(kāi)源項(xiàng)目。
          • 中文:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
          • 英文:https://github.com/d2l-ai/d2l-en/

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          真實(shí)作者竟然是?

          很多人都知道,李沐曾經(jīng)在知乎上高調(diào)曬娃。當(dāng)時(shí),《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》第一版還沒(méi)出版。在“孩子今年開(kāi)學(xué)已經(jīng)上小學(xué)五年級(jí)了,現(xiàn)在報(bào)課外班學(xué) Tensorflow 還來(lái)得及嗎?”的問(wèn)答下,李沐表示娃兒已經(jīng)熟練MXNet,并且相對(duì)于TensorFlow對(duì)MXNet更感興趣。一年后,《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》第一版最終也只提供MXNet代碼。
          如今已經(jīng)過(guò)去兩年多的時(shí)間,根據(jù)小天才的學(xué)習(xí)速度,現(xiàn)在會(huì)寫(xiě)TensorFlow、PyTorch代碼真的毫不奇怪。而這次,《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》第二版又新增了TensorFlow、PyTorch支持。
          所以,小編大膽猜測(cè),這本書(shū)的真實(shí)作者其實(shí)是——
          李沐本人。

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          關(guān)


          學(xué),西學(xué)學(xué)運(yùn)營(yíng)護(hù)號(hào)樂(lè)質(zhì)結(jié)識(shí),關(guān)[],學(xué)習(xí)進(jìn)!


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