内容简介

本书是《动手学深度学习》的全新修订版（即2.0.0版），针对近年来深度学习领域的技术发展，新增了注意力机制、预训练等内容。全书包含15章，内容分为三个部分：第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，由线性模型引出多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件，以及卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论常用的优化算法及影响计算性能的重要因素，并分别列举了深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的典型应用。本书旨在提供交互式的学习体验，每一节均为可下载运行的Jupyter记事本，将文字、公式、图像、代码与运行结果结合在一起。原版英文书《Dive into Deep Learning》由剑桥大学出版社出版，中文版由人民邮电出版社于2023年出版。