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本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。
本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出基礎的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。
本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。
本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出基礎的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。
本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。
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本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程或附錄中描述的線性代數、微分和概率基礎。
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