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D2L-ZH：互动深度学习教材，含多框架代码、数学解析与讨论，已被175所高校选用

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简介：
D2L-ZH是一款全面的互动深度学习教材，内含多种框架代码及详尽数学解析，并设有丰富的讨论环节。目前已获175所高校采纳使用。 D2L.ai：一本集成了多框架代码、数学知识与讨论的交互式深度学习书籍 | 最新版本：v0.16.1 理解深度学习的最佳途径是通过实践来学习。 这本开放源代码的书体现了我们进行深度学习研究的努力，旨在向读者传授概念、背景信息和编程技术。整本书在Jupyter笔记本中编写完成，将图表展示、数学公式与交互式示例无缝结合，并提供独立运行的代码。 我们的目标是： - 提供免费且可访问的学习资源； - 深入讲解技术细节，为成为应用机器学习科学家奠定基础； - 展现如何在实践中解决问题的实际代码； - 便于我们及整个社区迅速更新内容； - 设立一个论坛平台，用于对技术问题进行互动讨论和答疑。 使用D2L的高等院校 以及一些利用D2L研究成果发表的论文： 1. D. Scieur, F. Pedregosan。国际机器学习大会，2020年。 2. Słoński M., Tekieli。 物料，2020年。 3. 郭J., 何H., 何T., 何L., 劳森L.L., 林H.H, 石C.C, 王C.W, 谢J.X, 扎S.Z, 扎A.A, 张H.Zhang H.H, 张Z.Z Zhang Z.Z, 郑Y. Zheng Y.Y 和 朱Y. Zhu。机器学习研究杂志，2020年。 4. M. Alkinani, W.Khan和Q.A。 以上内容是根据原文信息重写而成的版本，未包含任何联系方式或网址链接，并且保持了原意不变。

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  • D2L-ZH：互动深度学习教材，含多框架代码、数学解析与讨论，已被175所高校选用
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    D2L-ZH是一款全面的互动深度学习教材，内含多种框架代码及详尽数学解析，并设有丰富的讨论环节。目前已获175所高校采纳使用。 D2L.ai：一本集成了多框架代码、数学知识与讨论的交互式深度学习书籍 | 最新版本：v0.16.1 理解深度学习的最佳途径是通过实践来学习。 这本开放源代码的书体现了我们进行深度学习研究的努力，旨在向读者传授概念、背景信息和编程技术。整本书在Jupyter笔记本中编写完成，将图表展示、数学公式与交互式示例无缝结合，并提供独立运行的代码。 我们的目标是： - 提供免费且可访问的学习资源； - 深入讲解技术细节，为成为应用机器学习科学家奠定基础； - 展现如何在实践中解决问题的实际代码； - 便于我们及整个社区迅速更新内容； - 设立一个论坛平台，用于对技术问题进行互动讨论和答疑。 使用D2L的高等院校 以及一些利用D2L研究成果发表的论文： 1. D. Scieur, F. Pedregosan。国际机器学习大会，2020年。 2. Słoński M., Tekieli。 物料，2020年。 3. 郭J., 何H., 何T., 何L., 劳森L.L., 林H.H, 石C.C, 王C.W, 谢J.X, 扎S.Z, 扎A.A, 张H.Zhang H.H, 张Z.Z Zhang Z.Z, 郑Y. Zheng Y.Y 和 朱Y. Zhu。机器学习研究杂志，2020年。 4. M. Alkinani, W.Khan和Q.A。 以上内容是根据原文信息重写而成的版本，未包含任何联系方式或网址链接，并且保持了原意不变。
     
  • D2L-ZH：《动手学深度学习》：适合中文读者，支持运行和讨论。中英文版本已在全球175所高校使用为教材
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    《动手学深度学习》是由D2L团队打造的一本面向全球中文读者的学习资料，不仅支持在线运行代码实验，还有活跃的社区供用户交流讨论，目前已被全球175所高校选作教学材料。中英文双语版本均广受欢迎。 《动手学深度学习》| 理解深度学习的最佳方法是学以致用。本开源项目旨在教授读者概念、背景知识及代码；我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维，解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。我们的目标是创造一个统一资源：所有人在网上免费获取；提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法；包括可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接将数学公式对应成实际代码，并允许修改代码以观察结果和及时获取经验；使我们和整个社区能快速迭代内容，紧跟仍在高速发展的深度学习领域；并通过论坛补充技术细节问答，让参与者相互答疑并交换经验。本书（中英文版）可用作教材或参考书的大学如果本书对你有帮助，请星级本仓库或引用本书英文版：@book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.}
     
  • 动手学深度学习(D2L文件)
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    《动手学深度学习》(D2L)是一本基于实践的深度学习教程，采用简洁代码示例和理论解释相结合的方式，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 动手学深度学习（D2L）文件包含了课程所需的所有资源和技术支持文档，旨在帮助学生更好地理解和实践深度学习的概念与算法。这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容，并且提供了丰富的示例代码和实验指导，使读者能够通过实际操作来加深对理论知识的理解。 此外，该文件还包括了详细的教程以及常见问题解答部分，为初学者提供了一个友好、全面的学习环境。无论是对于想要入门深度学习的学生还是希望深入研究相关技术的研究人员而言，《动手学深度学习》都是一个非常有价值的资源库。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • CIFAR-10深度学习代码及数据集（涵盖所有框架）
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    本资源包含CIFAR-10数据集及其在各大主流深度学习框架下的实现代码，助力初学者与研究人员快速上手图像分类任务。 提供深度学习CIFAR-10的代码及数据集，包括LeNet、VGG、Inception_net和Resnet框架的实现。这些代码已经调试通过，只需调整路径即可使用。
     
  • 深度学习框架比较分析
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    本文全面对比了主流深度学习框架的特点与性能，旨在为研究者和开发者提供选择合适工具的参考依据。 关于深度学习框架的对比分析，可供大家参考与学习使用，并可作为入门深度学习的参考资料。
     
  • 深度学习初探：用Python解析理论与实践代码
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    本书《深度学习初探：用Python解析理论与实践代码》旨在引导读者入门深度学习领域，通过Python语言详细讲解相关理论知识并提供丰富的实践示例。适合编程基础较好的读者深入理解神经网络及应用开发。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它模仿人脑神经网络的工作方式，并通过大量数据训练模型来解决复杂问题。Python作为一种流行的编程语言，在深度学习中扮演着重要角色，因其拥有丰富的库资源以及简洁的语法而受到开发者的青睐。“深度学习入门：基于Python的理论与实现源代码”旨在帮助初学者理解基本概念并提供实际操作练习。 要掌握深度学习的核心理念，包括人工神经网络（ANN）、反向传播和梯度下降。人工神经网络由多个处理单元——即神经元组成，并通过连接权重进行信息传递及处理；而反向传播是优化模型的主要算法之一，用于计算损失函数相对于每个权重的梯度以更新它们。梯度下降则是求解这类问题的一种常用方法，它通过沿着负方向迭代参数来最小化损失函数。 在Python中，我们通常使用TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习框架进行开发工作。这些工具为模型构建提供了高级API，并简化了训练和评估流程；例如：Keras适合快速实验且操作简便；TensorFlow则提供更底层的控制选项；而PyTorch以其动态计算图和直观接口著称。 源代码文件可能涵盖以下方面： 1. 数据预处理环节，包括数据清洗、归一化以及特征提取等步骤。可以借助Pandas与Numpy库进行高效的数据操作，并利用Scikit-learn库来执行复杂的特征工程任务。 2. 构建模型阶段，涉及定义层（如全连接层、卷积层及池化层）以构建神经网络架构；在Keras中可以通过Sequential或Functional API实现这一目标。 3. 编译模型时需设定损失函数（例如交叉熵）、优化器(比如Adam)以及评估指标（如准确率），从而完成对模型的编译过程。 4. 训练阶段，使用fit方法将数据输入到模型进行训练，并可能采用验证集监控及早停策略防止过拟合现象发生。 5. 评估与预测：在训练完成后利用测试集来评价模型性能，并通过predict函数来进行新样本的预测任务。 6. 可视化部分，则可以借助Matplotlib或TensorBoard等工具，展示训练过程中的损失曲线和精度变化情况，帮助理解模型的学习状况。 7. 模型保存与加载：将经过充分训练后的模型以文件形式存储起来，在未来复用或者部署到其他设备上。 该代码包对于初学者而言是一份宝贵的参考资料，它结合了理论知识与实际编程技巧的实践应用。通过阅读和运行这些示例程序，你能够更好地掌握深度学习的基本操作，并为更深入的学习奠定坚实的基础。
     
  • 深度学习论文解析
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    本专栏专注于解析深度学习领域的前沿论文，涵盖神经网络架构、自然语言处理、计算机视觉等多个方向，旨在帮助读者深入理解相关技术原理及应用。 本课程主要以时间线为基础，详细讲解深度学习领域最重要的论文，例如ReLU、Dropout、AlexNet、VGGNet、Batch Normalization、ResNet、Inception系列、ResNeXt以及SENet和GPT-3等。