2021最新!李沐发布《动手学深度学习》中文第二版预览版,新增 PyTorch 、TF支持!...

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转自 | AI科技评论

据亚马逊首席科学家李沐在知乎发布的最新消息,《动手学深度学习》中文第二版预览版已经发布,该版本相对于第一版有多项更新。

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与第一版有所不同,该版本的代码部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三种框架的实现,供读者自由选择,而第一版只采用了MXNet框架。

书籍地址:https://zh-v2.d2l.ai/

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《动手学深度学习》简介

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《动手学深度学习》这本书由李沐等人主导编写,介绍了深度学习从模型构造到模型训练的方方面面,以及在计算机视觉和自然语言处理中的应用。

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它最大的特色在于,不仅阐述了算法原理,还提供了实际可运行的代码。

更令人暖心的是,这本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识,书中会从头开始解释每一个概念。读者只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程,就可以愉快地开始啃这本书了。

书中提供了文字、公式、图示以及代码来阐明深度学习里常用的模型和算法,总之,不怕你不懂。

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下图简单描绘了这本书的内容结构:

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《动手学深度学习》自第一版出版以来受到广大小伙伴的欢迎,不仅中英文版开源项目分别获得了20000星、9000星,而且中英文版还被全球来自40个国家的175所大学采用教学。

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更多更新细节

李沐表示,虽然纸质书第一版已经出版,但深度学习领域依然在迅速发展。为了得到来自更广泛的英文开源社区的帮助,从而提升本书质量,决定编写第二版。目前,本书的第二版正在用英文写。

此次第二版重新修订了第一版里所有章节的内容(包括文字、数学、图片和代码),并添加了新的内容。例如:

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中文第二版的预览版翻译自英文第二版的前八章:

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目前,英文版已超过160节内容(中文版第一版共96节),如增加了理论背景(如优化收敛分析)、硬件设计(如参数服务器)、全新篇章(如注意力机制、推荐系统、深度学习的数学、生成对抗网络)、应用种类(如自然语言推理)、模型种类(如Transformer、BERT)等,并优化重组了大量章节(如将自然语言处理篇章按从预训练表征、到模型设计、再到下游应用重构)。

英文第二版链接:https://d2l.ai/

李沐表示,接下来一段时间会不断将英文版内容搬回中文版。此外,如果想及时获取最新修订或增添的信息, 可以关注本书的中文开源项目和英文开源项目。

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

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

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真实作者竟然是?

很多人都知道,李沐曾经在知乎上高调晒娃。当时,《动手学深度学习》第一版还没出版。在“孩子今年开学已经上小学五年级了,现在报课外班学 Tensorflow 还来得及吗?”的问答下,李沐表示娃儿已经熟练MXNet,并且相对于TensorFlow对MXNet更感兴趣。一年后,《动手学深度学习》第一版最终也只提供MXNet代码。

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如今已经过去两年多的时间,根据小天才的学习速度,现在会写TensorFlow、PyTorch代码真的毫不奇怪。而这次,《动手学深度学习》第二版又新增了TensorFlow、PyTorch支持。

所以,小编大胆猜测,这本书的真实作者其实是——

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李沐本人。

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