动手学深度学习

                「动手学深度学习」是什么
《动手学深度学习》是一本面向中文读者的深度学习教科书，被全球70多个国家500多所大学用于教学。本书不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。每一小节都是可以运行的Jupyter记事本，读者可以自由修改代码和超参数来获取及时反馈，从而积累深度学习的实战经验。
功能解析

• 提供多种框架实现：包含PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle实现，满足不同读者的需求。
  
• 交互式学习体验：每小节为可运行的Jupyter记事本，读者可自由修改代码和超参数获取及时反馈。
  
• 丰富的案例和练习：通过实际案例和练习，帮助读者更好地理解和掌握深度学习知识。
  

产品特色

• 全球广泛应用：被全球70多个国家500多所大学用于教学，具有广泛的影响力。
  
• 多种学习资源结合：结合文字、公式、图示和代码，提供全面的学习体验。
  
• 社区贡献：感谢来自社区的200多位贡献者为本书贡献，不断完善和更新内容。
  

应用场景

• 教学实践：为高校和培训机构的深度学习课程提供优质教材，帮助教师更好地传授知识，学生更高效地学习。
  
• 自学提升：适合对深度学习感兴趣的个人自学，通过丰富的案例和实践，快速提升深度学习能力。
  
• 科研辅助：为科研人员提供深度学习的基础知识和实践经验，辅助科研工作的开展。
  

技术原理解析
本书深入介绍深度学习的技术原理，包括线性神经网络、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。通过详细的公式推导和代码实现，帮助读者理解深度学习的核心算法和模型。
使用指南

• 安装相关框架：根据个人需求选择并安装PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow或PaddlePaddle。
  
• 下载本书代码：从官方网站或相关平台下载本书的代码，确保代码环境配置正确。
  
• 运行Jupyter记事本：打开Jupyter Notebook，运行本书提供的代码示例，自由修改代码和超参数，获取及时反馈。
  
• 学习与实践：结合书中的文字、公式、图示和代码，深入学习深度学习知识，并通过实践不断提升自己的能力。