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本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，重新修訂《動手學深度學習》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機制、預訓練等內(nèi)容。從基礎(chǔ)知識和預備知識，并由線性模型引出最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—多層感知機。在闡述深度學習計算的關(guān)鍵組件、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制等大多數(shù)現(xiàn)代深度學習應用背后的基本工具，最后討論深度學習中常用的優(yōu)化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，并分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術(shù)人員和研究人員。閱讀本書需要讀者了解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數(shù)、微分和概率等基礎(chǔ)知識。