动手学深度学习

本书网址：zh.d2l.ai | 1.0.0版rc0发布 | 如何安装和使用书中源代码

更新

英文版全面改进了预备知识一章，新增了推荐系统一章和深度学习的数学一章。欢迎关注英文版开源项目：https://github.com/d2l-ai/d2l-en

英文版 Dive into Deep Learning

加州大学伯克利分校 2019 年春学期 Introduction to Deep Learning 课程教材（中文版课件（内含教学视频地址））。

英文版引用

BibTeX entry:

@book{zhang2019dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
    note={\url{http://www.d2l.ai}},
    year={2019}
}

贡献

感谢社区贡献者们为每一位读者改进这本开源书。

如何贡献 | 致谢 | 讨论或报告问题 | 其他

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1 Commit
d2lzh		d2lzh
.gitignore		.gitignore
0 前言.ipynb		0 前言.ipynb
01 深度学习简介.ipynb		01 深度学习简介.ipynb
02 预备知识.ipynb		02 预备知识.ipynb
02.1 获取和运行本书的代码.ipynb		02.1 获取和运行本书的代码.ipynb
02.2 数据操作.ipynb		02.2 数据操作.ipynb
02.3 自动求梯度.ipynb		02.3 自动求梯度.ipynb
02.4 查阅文档.ipynb		02.4 查阅文档.ipynb
03 深度学习基础.ipynb		03 深度学习基础.ipynb
03.01 线性回归.ipynb		03.01 线性回归.ipynb
03.02 线性回归的从零开始实现.ipynb		03.02 线性回归的从零开始实现.ipynb
03.03 线性回归的简洁实现.ipynb		03.03 线性回归的简洁实现.ipynb
03.04 softmax回归.ipynb		03.04 softmax回归.ipynb
03.05 图像分类数据集.ipynb		03.05 图像分类数据集.ipynb
03.06 softmax回归的从零开始实现.ipynb		03.06 softmax回归的从零开始实现.ipynb
03.07 softmax回归的简洁实现.ipynb		03.07 softmax回归的简洁实现.ipynb
03.08 多层感知机.ipynb		03.08 多层感知机.ipynb
03.09 多层感知机的从零开始实现.ipynb		03.09 多层感知机的从零开始实现.ipynb
03.10 多层感知机的简洁实现.ipynb		03.10 多层感知机的简洁实现.ipynb
03.11 模型选择、欠拟合和过拟合.ipynb		03.11 模型选择、欠拟合和过拟合.ipynb
03.12 权重衰减.ipynb		03.12 权重衰减.ipynb
03.13 丢弃法.ipynb		03.13 丢弃法.ipynb
03.14 正向传播、反向传播和计算图.ipynb		03.14 正向传播、反向传播和计算图.ipynb
03.15 数值稳定性和模型初始化.ipynb		03.15 数值稳定性和模型初始化.ipynb
03.16 实战kaggle比赛：房价预测.ipynb		03.16 实战kaggle比赛：房价预测.ipynb
04 深度学习计算.ipynb		04 深度学习计算.ipynb
04.1 模型构造.ipynb		04.1 模型构造.ipynb
04.2 模型参数的访问、初始化和共享.ipynb		04.2 模型参数的访问、初始化和共享.ipynb
04.3 模型参数的延后初始化.ipynb		04.3 模型参数的延后初始化.ipynb
04.4 自定义层.ipynb		04.4 自定义层.ipynb
04.5 读取和存储.ipynb		04.5 读取和存储.ipynb
04.6 GPU计算.ipynb		04.6 GPU计算.ipynb
05 卷尺神经网络.ipynb		05 卷尺神经网络.ipynb
05.01 二维卷积层.ipynb		05.01 二维卷积层.ipynb
05.02 填充和步幅.ipynb		05.02 填充和步幅.ipynb
05.03 多输入通道和多输出通道.ipynb		05.03 多输入通道和多输出通道.ipynb
05.04 池化层.ipynb		05.04 池化层.ipynb
05.05 卷积神经网络（LeNet）.ipynb		05.05 卷积神经网络（LeNet）.ipynb
05.06 深度卷积神经网络（AlexNet）.ipynb		05.06 深度卷积神经网络（AlexNet）.ipynb
05.07 使用重复元素的网络（VGG）.ipynb		05.07 使用重复元素的网络（VGG）.ipynb
05.08 网络中的网络（NiN）.ipynb		05.08 网络中的网络（NiN）.ipynb
05.09 含并行连结的网络（GoogLeNet）.ipynb		05.09 含并行连结的网络（GoogLeNet）.ipynb
05.10 批量归一化.ipynb		05.10 批量归一化.ipynb
05.11 残差网络（ResNet）.ipynb		05.11 残差网络（ResNet）.ipynb
05.12 稠密连接网络（DenseNet）.ipynb		05.12 稠密连接网络（DenseNet）.ipynb
06 循环神经网络.ipynb		06 循环神经网络.ipynb
06.01 语言模型.ipynb		06.01 语言模型.ipynb
06.02 循环神经网络.ipynb		06.02 循环神经网络.ipynb
06.03 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）.ipynb		06.03 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）.ipynb
06.04 循环神经网络的从零开始实现.ipynb		06.04 循环神经网络的从零开始实现.ipynb
06.05 循环神经网络的简洁实现.ipynb		06.05 循环神经网络的简洁实现.ipynb
06.06 通过时间反向传播.ipynb		06.06 通过时间反向传播.ipynb
06.07 门控循环单元（GRU）.ipynb		06.07 门控循环单元（GRU）.ipynb
06.08 长短期记忆（LSTM）.ipynb		06.08 长短期记忆（LSTM）.ipynb
06.09 深度循环神经网络.ipynb		06.09 深度循环神经网络.ipynb
06.10 双向循环神经网络.ipynb		06.10 双向循环神经网络.ipynb
07 优化算法.ipynb		07 优化算法.ipynb
07.1 优化与深度学习.ipynb		07.1 优化与深度学习.ipynb
07.2 梯度下降和随机梯度下降.ipynb		07.2 梯度下降和随机梯度下降.ipynb
07.3 小批量随机梯度下降.ipynb		07.3 小批量随机梯度下降.ipynb
07.4 动量法.ipynb		07.4 动量法.ipynb
07.5 AdaGrad算法.ipynb		07.5 AdaGrad算法.ipynb
07.6 RMSProp算法.ipynb		07.6 RMSProp算法.ipynb
07.7 AdaDelta算法.ipynb		07.7 AdaDelta算法.ipynb
07.8 Adam算法.ipynb		07.8 Adam算法.ipynb
08 计算性能.ipynb		08 计算性能.ipynb
08.1 命令式和符号式混合编程.ipynb		08.1 命令式和符号式混合编程.ipynb
08.2 异步计算.ipynb		08.2 异步计算.ipynb
08.3 自动并行计算.ipynb		08.3 自动并行计算.ipynb
08.4 多GPU计算.ipynb		08.4 多GPU计算.ipynb
08.5 多GPU计算的简洁实现.ipynb		08.5 多GPU计算的简洁实现.ipynb
09 计算机视觉.ipynb		09 计算机视觉.ipynb
09.01 图像增广.ipynb		09.01 图像增广.ipynb
09.02 微调.ipynb		09.02 微调.ipynb
09.03 目标检测和边界框.ipynb		09.03 目标检测和边界框.ipynb
09.04 锚框.ipynb		09.04 锚框.ipynb
09.05 多尺度目标检测.ipynb		09.05 多尺度目标检测.ipynb
09.06 目标检测数据集（皮卡丘）.ipynb		09.06 目标检测数据集（皮卡丘）.ipynb
09.07 单发多框检测（SSD）.ipynb		09.07 单发多框检测（SSD）.ipynb
09.08 区域卷积神经网络（R-CNN）系列.ipynb		09.08 区域卷积神经网络（R-CNN）系列.ipynb
09.09 语义分割和数据集.ipynb		09.09 语义分割和数据集.ipynb
09.10 全卷积网络（FCN）.ipynb		09.10 全卷积网络（FCN）.ipynb
09.11 样式迁移.ipynb		09.11 样式迁移.ipynb
09.12 实战Kaggle比赛：图像分类（CIFAR-10）.ipynb		09.12 实战Kaggle比赛：图像分类（CIFAR-10）.ipynb
09.13 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）.ipynb		09.13 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）.ipynb
10 自然语言处理.ipynb		10 自然语言处理.ipynb
10.01 词嵌入（word2vec.ipynb		10.01 词嵌入（word2vec.ipynb
10.02 近似训练.ipynb		10.02 近似训练.ipynb
10.03 word2vec的实现.ipynb		10.03 word2vec的实现.ipynb
10.04 子词嵌入（fastText）.ipynb		10.04 子词嵌入（fastText）.ipynb
10.05 全局向量的词嵌入（GloVe）.ipynb		10.05 全局向量的词嵌入（GloVe）.ipynb
10.06 求近义词和类比词.ipynb		10.06 求近义词和类比词.ipynb
10.07 文本情感分类：使用循环神经网络.ipynb		10.07 文本情感分类：使用循环神经网络.ipynb
10.08 文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）.ipynb		10.08 文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）.ipynb
10.09 编码器—解码器（seq2seq）.ipynb		10.09 编码器—解码器（seq2seq）.ipynb
10.10 束搜索.ipynb		10.10 束搜索.ipynb
10.11 注意力机制.ipynb		10.11 注意力机制.ipynb
10.12 机器翻译.ipynb		10.12 机器翻译.ipynb
11 附录.ipynb		11 附录.ipynb

moop-china/proc_d2l_zh

Folders and files

Latest commit

History