动手学深度学习

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一本深度学习的经典著作

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理论与实践并重：该书不仅详细阐述了深度学习的算法原理，还通过大量的编程实践展示了这些原理的实际应用。每一节都配有一个可以下载并运行的Jupyter记事本，将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在一起，为读者提供了交互式的学习体验。
内容全面且深入：全书内容分为三个部分，从深度学习的背景和基础概念讲起，逐步深入到深度学习计算的重要组成部分、优化算法、以及深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。同时，书中还涵盖了线性回归、多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的基本原理和实现方法。
注重技能培养：该书强调实践导向，通过大量的编程实践帮助读者掌握深度学习的核心技能。读者可以通过动手实践，深入理解深度学习的原理和应用，提升解决实际问题的能力。

作者团队：该书由来自亚马逊、加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学等知名机构的科学家共同撰写。他们在深度学习领域有着丰富的经验和深厚的造诣，为该书提供了权威且实用的内容。
社区支持：书中设有讨论区，读者可以访问并参与书中内容的讨论，与作者和其他读者进行交流和互动。此外，该书还得到了来自全球各地的多位贡献者的支持，他们共同为这本书的完善和发展做出了贡献。

为了让更多的读者能够享受到《动手学深度学习》带来的学习体验，该书还提供了大量的免费教学资源和课程。这些资源包括教学视频、课件、作业等，涵盖了从基础知识到高级应用的各个方面。此外，还有基于该书推出的PyTorch版的代码讲解课程，帮助读者更好地理解书中的代码和技巧。

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