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LitchiCheng
御坂10032号
damiaa
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cc1989summer
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tobot
Honghuzaitian
一个秋天
EliorFoy
本书是《动手学深度学习》的升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。
如何申请
（1）往下滑到“产品资料”栏，可进一步了解书籍内容，章节设置；
（2）>>点击我要申请，认真填写申请理由、阅读分享计划等，即有机会免费获取书籍。本期活动有1个名额可使用测评券，先用先得。
活动日程
申请时间：8月2日至8月20日
遴选公布：8月23日前，公布全部入围名单
阅读时间：8月30日-11月10日
颁奖时间：活动结束后两周内
阅读要求
（1）收到书籍后，请在EEWorld 测评中心专版自拟标题发表阅读心得，活动期间内，完成您提交的阅读分享计划，至少分享3篇具有实质性内容的心得，进度为至少每15天提交一篇，要求100%原创首发，抄袭会被封杀哦。心得可包含：书籍内容的评价、理解、尝试书中实验过程等；
（2）发起#没读懂#、#聊一聊#讨论：每个网友在阅读过程中，可根据自己的阅读理解的情况，发起#没读懂#或者#聊一聊#+自拟主题的讨论帖，每个有实质讨论的帖子，视讨论内容和热度情况，可酌情加2~10分，此部分分值，最多可加到20分。
活动评奖
评委将对阅读心得质量、阅读计划完成度、互动章节完成度、分享及时性四方面进行评分。综合分=60%阅读心得质量+10%阅读计划完成度+10%及时性+（#没读懂#、#聊一聊#讨论）得分
综合分 | 奖励 |
综合分>=90分 | 保留阅读书籍+20威望+20芯积分 |
综合分>=75分 | 保留阅读书籍+10威望+10芯积分 |
综合分<75分 | 寄回阅读书籍 |
目录
对本书的赞誉
前言
译者简介
学习环境配置
资源与支持
主要符号表
第 1章 引言 1
1.1 日常生活中的机器学习 2
1.2 机器学习中的关键组件 3
1.2.1 数据 3
1.2.2 模型 4
1.2.3 目标函数 4
1.2.4 优化算法 5
1.3 各种机器学习问题 5
1.3.1 监督学习 5
1.3.2 无监督学习 11
1.3.3 与环境互动 11
1.3.4 强化学习 12
1.4 起源 13
1.5 深度学习的发展 15
1.6 深度学习的成功案例 16
1.7 特点 17
第 2章 预备知识 20
2.1 数据操作 20
2.1.1 入门 21
2.1.2 运算符 22
2.1.3 广播机制 23
2.1.4 索引和切片 24
2.1.5 节省内存 24
2.1.6 转换为其他Python对象 25
2.2 数据预处理 26
2.2.1 读取数据集 26
2.2.2 处理缺失值 26
2.2.3 转换为张量格式 27
2.3 线性代数 27
2.3.1 标量 28
2.3.2 向量 28
2.3.3 矩阵 29
2.3.4 张量 30
2.3.5 张量算法的基本性质 31
2.3.6 降维 32
2.3.7 点积 33
2.3.8 矩阵-向量积 33
2.3.9 矩阵-矩阵乘法 34
2.3.10 范数 35
2.3.11 关于线性代数的更多信息 36
2.4 微积分 37
2.4.1 导数和微分 37
2.4.2 偏导数 40
2.4.3 梯度 41
2.4.4 链式法则 41
2.5 自动微分 42
2.5.1 一个简单的例子 42
2.5.2 非标量变量的反向传播 43
2.5.3 分离计算 43
2.5.4 Python控制流的梯度计算 44
2.6 概率 44
2.6.1 基本概率论 45
2.6.2 处理多个随机变量 48
2.6.3 期望和方差 50
2.7 查阅文档 51
2.7.1 查找模块中的所有函数和类 51
2.7.2 查找特定函数和类的用法 52
第3章 线性神经网络 54
3.1 线性回归 54
3.1.1 线性回归的基本元素 54
3.1.2 向量化加速 57
3.1.3 正态分布与平方损失 58
3.1.4 从线性回归到深度网络 60
3.2 线性回归的从零开始实现 61
3.2.1 生成数据集 62
3.2.2 读取数据集 63
3.2.3 初始化模型参数 63
3.2.4 定义模型 64
3.2.5 定义损失函数 64
3.2.6 定义优化算法 64
3.2.7 训练 64
3.3 线性回归的简洁实现 66
3.3.1 生成数据集 66
3.3.2 读取数据集 66
3.3.3 定义模型 67
3.3.4 初始化模型参数 67
3.3.5 定义损失函数 68
3.3.6 定义优化算法 68
3.3.7 训练 68
3.4 softmax回归 69
3.4.1 分类问题 69
3.4.2 网络架构 70
3.4.3 全连接层的参数开销 70
3.4.4 softmax运算 71
3.4.5 小批量样本的向量化 71
3.4.6 损失函数 72
3.4.7 信息论基础 73
3.4.8 模型预测和评估 74
3.5 图像分类数据集 74
3.5.1 读取数据集 75
3.5.2 读取小批量 76
3.5.3 整合所有组件 76
3.6 softmax回归的从零开始实现 77
3.6.1 初始化模型参数 77
3.6.2 定义softmax操作 78
3.6.3 定义模型 78
3.6.4 定义损失函数 79
3.6.5 分类精度 79
3.6.6 训练 80
3.6.7 预测 82
3.7 softmax回归的简洁实现 83
3.7.1 初始化模型参数 83
3.7.2 重新审视softmax的实现 84
3.7.3 优化算法 84
3.7.4 训练 84
第4章 多层感知机 86
4.1 多层感知机 86
4.2 多层感知机的从零开始实现 92
4.3 多层感知机的简洁实现 94
模型 94
4.4 模型选择、欠拟合和过拟合 95
4.5 权重衰减 103
4.6 暂退法 108
4.7 前向传播、反向传播和计算图 112
4.8 数值稳定性和模型初始化 115
4.9 环境和分布偏移 119
4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 127
第5章 深度学习计算 136
5.1 层和块 136
5.2 参数管理 141
5.3 延后初始化 145
实例化网络 146
5.4 自定义层 146
5.5 读写文件 148
5.6 GPU 150
第6章 卷积神经网络 155
6.1 从全连接层到卷积 155
6.2 图像卷积 159
6.3 填充和步幅 164
6.4 多输入多输出通道 166
6.5 汇聚层 170
6.6 卷积神经网络（LeNet） 173
第7章 现代卷积神经网络 178
7.1 深度卷积神经网络（AlexNet） 178
7.2 使用块的网络（VGG） 184
7.3 网络中的网络（NiN） 187
7.4 含并行连接的网络（GoogLeNet） 190
7.5 批量规范化 194
7.6 残差网络（ResNet） 200
7.7 稠密连接网络（DenseNet） 205
第8章 循环神经网络 209
8.1 序列模型 209
8.2 文本预处理 216
8.3 语言模型和数据集 219
8.4 循环神经网络 226
8.5 循环神经网络的从零开始实现 230
8.6 循环神经网络的简洁实现 237
8.7 通过时间反向传播 239
第9章 现代循环神经网络 244
9.1 门控循环单元（GRU） 244
9.2 长短期记忆网络（LSTM） 249
9.3 深度循环神经网络 254
9.4 双向循环神经网络 256
9.5 机器翻译与数据集 260
9.6 编码器-解码器架构 265
9.7 序列到序列学习（seq2seq） 267
9.8 束搜索 275
第 10章 注意力机制 278
10.1 注意力提示 278
10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 281
10.3 注意力评分函数 287
10.4 Bahdanau 注意力 291
10.5 多头注意力 295
10.6 自注意力和位置编码 298
10.7 Transformer 302
第 11章 优化算法 311
11.1 优化和深度学习 311
11.2 凸性 315
11.3 梯度下降 322
11.4 随机梯度下降 329
11.5 小批量随机梯度下降 334
11.6 动量法 341
11.7 AdaGrad算法 348
11.8 RMSProp算法 353
11.9 Adadelta算法 356
11.10 Adam算法 358
11.11 学习率调度器 361
第 12章 计算性能 369
12.1 编译器和解释器 369
12.2 异步计算 372
通过后端异步处理 373
12.3 自动并行 375
12.4 硬件 378
12.5 多GPU训练 388
12.6 多GPU的简洁实现 394
12.7 参数服务器 397
第 13章 计算机视觉 404
13.1 图像增广 404
13.2 微调 410
13.3 目标检测和边界框 415
13.4 锚框 417
13.5 多尺度目标检测 427
13.6 目标检测数据集 430
13.7 单发多框检测（SSD） 433
13.8 区域卷积神经网络（R-CNN）系列 441
13.9 语义分割和数据集 445
13.10 转置卷积 450
13.11 全卷积网络 453
13.12 风格迁移 458
13.13 实战 Kaggle竞赛：图像分类（CIFAR-10） 464
13.14 实战Kaggle竞赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs） 470
第 14章 自然语言处理：预训练 476
14.1 词嵌入（word2vec） 477
14.2 近似训练 480
14.3 用于预训练词嵌入的数据集 482
14.4 预训练word2vec 488
14.5 全局向量的词嵌入（GloVe） 491
14.6 子词嵌入 494
14.7 词的相似度和类比任务 497
14.8 来自Transformer的双向编码器表示（BERT） 500
14.9 用于预训练BERT的数据集 507
14.10 预训练BERT 512
第 15章 自然语言处理：应用 515
15.1 情感分析及数据集 516
15.2 情感分析：使用循环神经网络 518
15.3 情感分析：使用卷积神经网络 521
15.4 自然语言推断与数据集 526
15.5 自然语言推断：使用注意力 530
15.6 针对序列级和词元级应用微调BERT 535
15.7 自然语言推断：微调BERT 538
附录A 深度学习工具 543
A.1 使用Jupyter记事本 543
A.1.1 在本地编辑和运行代码 543
A.1.2 高级选项 545
A.2 使用Amazon SageMaker 546
A.2.1 注册 547
A.2.2 创建SageMaker实例 547
A.2.3 运行和停止实例 548
A.2.4 更新Notebook 548
A.3 使用Amazon EC2实例 549
A.3.1 创建和运行EC2实例 549
A.3.2 安装CUDA 553
A.3.3 安装库以运行代码 553
A.3.4 远程运行Jupyter记事本 554
A.3.5 关闭未使用的实例 554
A.4 选择服务器和GPU 555
A.4.1 选择服务器 555
A.4.2 选择GPU 556
A.5 为本书做贡献 558
A.5.1 提交微小更改 558
A.5.2 大量文本或代码修改 559
A.5.3 提交主要更改 559
参考文献 562
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人民邮电出版社，1953年10月成立，隶属于中国工信出版传媒集团，是工业和信息化部主管的大型专业出版社。建社以来，人民邮电出版社始终坚持正确的出版导向，坚持为科技发展与社会进步服务、为繁荣社会主义文化服务，坚持积极进取、改革创新，围绕“立足工信事业，面向现代社会，传播科学知识，引领美好生活”的出版宗旨，已发展成为集图书、期刊、音像电子及数字出版于一体的综合性出版大社。
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