动手学深度学习（Dive into Deep Learning，D2L）

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理解深度学习的最佳方法是学以致用。

本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念、背景知识和代码；我们将在同一个地方阐述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。

我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源：

1. 所有人均可在网上免费获取；
2. 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；
3. 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验；
4. 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域；
5. 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互答疑并交换经验。

将本书（中英文版）用作教材或参考书的大学

如果本书对你有帮助，请Star (★) 本仓库或引用本书的英文版：

@book{zhang2020dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Aston Zhang and Zachary C. Lipton and Mu Li and Alexander J. Smola},
    note={\url{https://d2l.ai}},
    year={2020}
}

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（含教学视频地址的中文版课件）。

贡献

感谢社区贡献者们为每一位读者改进这本开源书。

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