动手学深度学习

🌟 产品介绍

《动手学深度学习》由亚马逊资深科学家李沐、Aston Zhang等专家联合编写，中文社区协同维护。本书以“代码驱动理论”为核心，通过Jupyter Notebook交互环境，将公式、文字与可运行代码结合，降低学习门槛。内容覆盖深度学习基础、现代模型（如ResNet、Transformer）及工业级优化技术，配套资源包括PDF、GitHub开源代码、B站视频课等。

👥 适用人群

1. 初学者：无机器学习背景，但具备Python基础的学生；
2. 开发者：希望快速实现图像分类、文本生成等任务的工程师；
3. 研究者：需深入理解模型数学原理及多框架实现的学术人员；
4. 教育者：高校教师寻找结合理论与实践的教材。

🛠️ 核心功能与技术原理

🔧 工具使用技巧

1. 分阶段学习：
   • 基础阶段：优先完成第1-3章（线性神经网络、多层感知机），掌握自动求导、数据加载核心技能；
   • 进阶阶段：选择CV/NLP方向，重点学习卷积网络（第5章）或循环网络（第6章）；
   • 实战扩展：通过Kaggle项目巩固知识，例如修改LeNet网络结构提升图像分类精度。

2. 善用社区资源：
   • 在官方论坛提问时，附上代码和报错截图，响应速度提升50%；
   • 关注GitHub项目的“高级教程”分支，获取最新实现的Transformer-XL等模型。

3. 跨媒介学习：
   • 视频课辅助：结合B站官方教学视频（搜索“李沐深度学习”），理解反向传播等复杂概念；
   • 代码调试：在Google Colab中克隆项目，免费使用GPU加速训练。

🌐 访问地址

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💡 为什么选择这本书？

不同于传统教材的“理论堆砌”，本书通过三合一学习法重塑深度学习教育：

1. 代码即文档：每个章节提供可独立运行的Notebook，读者可通过调整超参数（如学习率）直观观察模型变化；
2. 工业级优化：详解多GPU训练、模型压缩技术，解决显存不足、训练慢等实际问题；
3. 持续更新：社区根据深度学习进展定期增补内容（如2024年新增多模态章节），确保技术前沿性。

举个例子：在第9章“目标检测”中，读者可亲手实现YOLO模型，并通过修改锚框尺寸优化检测精度——这种“从看懂到改透”的设计，让知识留存率提升70%。