肖狡售
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深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布...

《动手学深度学习》出版后五个月，英文版 Dive into Deep Learning 预览版(v0.7)终于发布了：https://github.com/d2l-ai/d2l-en/releases/tag/v0.7.0。目前英文版全书约900页，含18章、150个小节，GitHub地址在 https://github.com/d2l-ai/d2l-en/ 网页地址在 https://d2l.ai/深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第1张图片该版的一大变化在于使用了全新的NumPy接口(即将在MXNet 1.6版发布)，这将对熟悉NumPy接口的读者更加友好。内容上，我们增加了全新的“推荐系统”章节(感谢Shuai和Yi)。在这一章中，我们重点关注评分和排序两类推荐问题，方法上由经典模型逐渐过渡到深度模型。它由以下10个小节构成：

  • 推荐系统概论
  • MovieLens数据集
  • 矩阵分解
  • AutoRec：用自编码机预测评分
  • 推荐系统的个性化排序
  • 面向个性化排序的神经协同过滤
  • 感知序列的推荐系统
  • 特征丰富的推荐系统
  • 因子分解机
  • 深度因子分解机

本章的书写保持了《动手学深度学习》的一贯风格：为读者交付文字、代码、数学、图示的交互式学习体验。深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第2张图片深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第3张图片在《动手学深度学习》出版后，常常有读者反映自己的数学基础薄弱，难以理解深度学习。为此，我们和亚马逊的机器学习大学合作，专门增加了”深度学习的数学“一章(感谢Brent和Rachel)，详细阐述理解深度学习所需的数学背景知识。它由以下11小节组成：

  • 几何与线性代数操作
  • 特征分解
  • 单元微积分
  • 多元微积分
  • 积分学
  • 随机变量
  • 最大似然
  • 概率分布
  • 朴素贝叶斯
  • 统计学
  • 信息论

同样，这一数学篇章也沿袭了全书的书写风格：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第4张图片同时，我们完全重写了“预备知识”一章，全面改进内容的准确性和可读性。例如，在不过多使用术语的前提下，全章开头试图从多个角度激发读者阅读各小节的兴趣：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第5张图片为了更适合教学和工程，我们也在全书加深了理论知识并补充了更实用的工程背景知识：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第6张图片完成这些内容后，我们先是帮D2L.ai项目搞了一个logo深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第7张图片然后在刚刚结束的Amazon Web Services的年度re:Invent以及NeurIPS大会上展示了预览版的实体书：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第8张图片目前，《动手学深度学习》的中英文版内容已被全球40多所大学采用：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第9张图片深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第10张图片在小伙伴们的支持下，《动手学深度学习》一不小心得了一个人民邮电出版社2019年最具影响力奖：深度学习英文缩写_动手学深度学习英文版 Dive into Deep Learning 预览版（v0.7）发布..._第11张图片新的一年，我们将继续改进英文版，之后把内容搬回中文版。英文版的GitHub地址在 https://github.com/d2l-ai/d2l-en/，欢迎大家关注这一开源项目，并帮忙指正里面的问题，让这本开源书能在大家的帮助下继续成长。

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