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  • 李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线,免费供大家阅读。这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书 李沐的这本《动手学深度学习》也是使用 MXNet 框架写成的。但是很多...

    李沐,亚马逊 AI 科学家,也是我在Amazon实习时的大BOSS。由李沐、Aston Zhang 等人合力打造的《动手学深度学习》正式上线,免费供大家阅读。这是一本面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书

    李沐的这本《动手学深度学习》也是使用 MXNet 框架写成的。但是很多入坑机器学习的萌新们使用的却是 PyTorch。如果有教材对应的 PyTorch 实现代码就更好了~

    撒花,最近一位北大的学生把他翻译成了 Pytorch 版,原书中的 MXNet 代码实现改为PyTorch实现。

    首先放上这份资源的 GitHub 地址:

    https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch

    然而,源项目由于写的是 Markdown ,公式和代码显示不太方便阅读。最近,我发现一位中国海洋大学大三学生将上面 PyTorch 版本的《动手深度学习》编译成完整的 PDF 文件。方便大家阅读以及解决 GitHub 上公式显示不全的问题。

    项目地址:

    https://github.com/OUCMachineLearning/OUCML/blob/master/BOOK/Dive-into-DL-PyTorch.pdf

    内容简介:

    本书⾯向希望了解深度学习,特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的 Python 编程。

    目录:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    本 PDF 质量很高,代码和公式显示都很清晰,非常适合下载阅读。

     

    资源下载:

    扫描二维码关注微信公众号,回复关键字“机器学习基础”获取下载地址。

    任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦~

     

     

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  • 1 为什么推荐李沐动手学深度学习)呢? 如果你刚入门,时间也宽裕,不妨系统的学习下一些基本概念,如果你学习了一些内容但是没有构建起完整的知识架构也可以学习。 我想原因大概有几点 全书开源,可以方便下载...

    1 为什么推荐李沐(动手学深度学习)呢?

    如果你刚入门,时间也宽裕,不妨系统的学习下一些基本概念,如果你学习了一些内容但是没有构建起完整的知识架构也可以学习。
    我想原因大概有几点

    1. 全书开源,可以方便下载电子书和购买纸质书。
    2. 代码github开源,每一节都有相应的代码,方便更改细节。
    3. 还有一套直播课程配套动手学深度学习,课程19节,大概2小时一节课,手把手带你入门。
    4. 还有社区供大家讨论
    5. Jupyter记事本可以方便大家学习

    2 如何获取这些资料?

    2.1 公开课视频

    这里准备了在线和离线的方式
    喜欢在哔哩哔哩上观看,可以点击下面的链接;
    https://space.bilibili.com/209599371/video

    如何下载离线视频呢?满速
    图书和异步社区合作,将视频放在它的云端,下载点击这个
    下载地址:https://box.lenovo.com/l/JoncCp 提取码:855f
    推荐使用IDM,这样的话满速,4G内容就很快下载好了,下面放一个IDM.crx
    链接:https://pan.baidu.com/s/17D05VjJEVPbTuxscLvFn-Q 提取码:68oe

    百度云会员请看这
    链接:https://pan.baidu.com/s/11Q3sOITKVTCU0gKLa8OCtg 提取码:rktt

    2.2 源码及其他

    github地址:
    https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
    论坛:
    https://discuss.gluon.ai
    pdf:
    http://zh.d2l.ai/index.html

    3 最后引用书上的一句话作为结尾,“纸上得来终觉浅,觉知此事要躬行”

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  • 今天小编就来安利一本中文资料——中文版本的《动手学深度学习》。 内容简介  本书向希望了解深度学习,特别是对实际使用深度学习感兴趣的学习者。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将...

    ↑ 点击上方【计算机视觉联盟】关注我们

    对于初学者来说,直接阅读英文资料,效率慢,估计读着读着都没有信心读下去了。对于初学者,中文资料是再好不过了。今天小编就来安利一本中文资料——中文版本的《动手学深度学习》。

    内容简介

        本书向希望了解深度学习,特别是对实际使用深度学习感兴趣的学习者。本书并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每个概念。虽然深度学习技术与应用的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的 Python 编程。 

    目 录

    全部10节课程视频链接:

    https://space.bilibili.com/209599371#!/channel/detail?cid=23541,如果不想在线观看,请看如下下载方式。

     

     

     

    代码通道:通过Github上

    https://github.com/diveintodeeplearning/d2l-zh学习

     

    ◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆

    资料下载方式:

    动手学深度学习》下载方式:公众号回复【DLBook】即可下载

    视频下载方式:公众号回复【videos】既可下载

    往期回顾

    亲身经历2019年校招8个大厂心得体会,纯干货分享(大疆、百度...)

    2018年29篇必读机器学习论文总结,BERT, SeqGAN等上榜

    机器学习经典算法决策树原理详解(简单易懂)

    斯坦福李飞飞高徒Johnson博士论文: 组成式计算机视觉智能(附195页PDF)

    带你详细了解机器视觉竞赛—ILSVRC竞赛

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    640?

    图文 / 静修   排版 / 家豪

    【导读】《动手学深度学习》这本书由亚马逊首席科学家李沐,亚马逊应用科学家阿斯顿·张等大师合作打造,沉淀三年完成。本书采用交互式的学习方法,不但讲授了深度学习算法原理,还给出了代码运行与实现,让你在手调代码的同时理解消化知识。


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    经常有学习者在微信后台私信留言小编:想要学习深度学习,但不知道怎么学,有没有推荐的书籍或经验传授一下。

    踩过坑的学习者应该都深有以下几点体会:

    深度学习需要一定量的数学基础,遇到难理解的数学公式简直令人抓狂。

    深度学习现有资料偏向理论,抽象难以理解,很容易让人雾里看花,琢磨不透。

    深度学习现有视频教学英文资料更多,虽然有字幕加持,但怎么也没有中文听着舒服。

    看到这里,有的人可能长叹一声,你是劝退我的吧,我告诉你:你成功了!

    别着急,现在我就来给大家安利一本适合深度学习初学者的书籍,好书傍身,助你轻松掌握机器学习。



    6月19日,作为Datawhale的一员,小编参加了AWS教育科技交流会,也是《动手学深度学习》这本书的新书发布会,现场请来了本书首要作者Aston Zhang和大家交流沟通。他们为了更好的迭代内容,几位理工科男进入斗鱼直播间与大家交流学习,本书交流社区的3000名小伙伴汇总了5000多个问题,精致打磨,迭代完成。这本书的主编还偷偷告诉小编,Aston在本书排版时候严格到注释中的一个空格都要纠正过来,严格遵守Pep8规范。


    我想正是因为作者严谨的态度和开源的精神,让本书获得韩佳炜、Bernhard Scholkopf、周志华老师等人联袂推荐,也已经被加州伯克利等15所全球知名高校用作教学书籍,更是在京东6·18大促计算机与电子书籍类别里夺得桂冠。听了这些是不是重拾学习深度学习的热情了,那现在让我们具体来了解下这本书吧。


    本书结构


    第一部分(第1章~第3章)涵盖预备工作和基础知识。第1章介绍深度学习的背景。第2章提供动手学深度学习所需要的预备知识,例如,如何获取并运行本书中的代码。第3章包括深度学习最基础的概念和技术,如多层感知机和模型正则化。如果读者时间有限,并且只想了解深度学习最基础的概念和技术,那么只需阅读第一部分。

     

    第二部分(第4章~第6章)关注现代深度学习技术。第4章描述深度学习计算的各个重要组成部分,并为实现后续更复杂的模型打下基础。第5章解释近年来令深度学习在计算机视觉领域大获成功的卷积神经网络。第6章阐述近年来常用于处理序列数据的循环神经网络。阅读第二部分有助于掌握现代深度学习技术。

     

    第三部分(第7章~第10章)讨论计算性能和应用。第7章评价各种用来训练深度学习模型的优化算法。第8章检验影响深度学习计算性能的几个重要因素。第9章和第10章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。这部分内容读者可根据兴趣选择阅读。

     

    详情可见下图,描绘了本书的结构,其中由A章指向B章的箭头表明A章的知识有助于理解B章的内容。


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    代码


    本书代码基于Apache MXNet,是一个开源的深度学习框架,但书中只使用了MXNet的ndarray, autograd,gluon等模块或包的基础功能,即便是使用其他深度学习框架的小伙伴也可以很好的借助书中代码更好的理解和应用深度学习。


    书中的每一节代码都是可以独立运行的,而且会免费提供给大家,大家可以根据自己的理解修改,从而更好的理解算法的逻辑,真正做到了在文字,图像和公式外创建一个交互式学习环境,更好地理解学习。


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    交流社区


    https://discuss.gluon.ai/c/lecture?order=views,对于书中不理解或者认为书中存在问题的同学可以在交流社区上提问,会有专门的人回复你哦。另外,没事逛逛社区,学习下其他人的经验也是不错的选择呢。

    最后奉上资源:

    • 在线书地址:http://zh.d2l.ai/index.html

    • GitHub 项目:https://github.com/diveintodeeplearning/d2l-zh

    • PDF:https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf

    • 视频讲解https://space.bilibili.com/209599371/channel/detail?cid=23541

    今日话题

    你在学习深度学习的过程中,还有什么觉得值得推荐的书籍呢?

    对于深度学习这部分,你有什么想要提问的问题吗?

    在评论区留言,分享给大家吧~

    你的分享,可以帮助大家共同学习进步。


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  • 今年 9 月,曾经的百度少帅、如今的亚马逊 AI 主任科学家、 MXNet 的作者李沐博士推出了自己的这种文深度学习课程了——《动手学深度学习》。 该课程将使用 Apache MXNet (incubating) 的最新 gluon 接口来...

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    今年 9 月,曾经的百度少帅、如今的亚马逊 AI 主任科学家、 MXNet 的作者李沐博士推出了自己的这种文深度学习课程了——《动手学深度学习》。


    该课程将使用 Apache MXNet (incubating) 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法,利用 Jupyter notebook 将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势,为开发者提供了一个交互式的学习体验。


    营长之前曾介绍,李沐每周六的上午 10 点在斗鱼进行课程直播,第一次直播时间为 9 月 9 日上午 10 点。在两个多的时间里,李沐一共进行了 10 次直播:


    • 第一课:从上手到多类分类  

    • 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络

    • 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南      

    • 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习  

    • 第五课:Gluon高级和优化算法基础     

    • 第六课:优化算法高级和计算机视觉 

    • 第七课:物体检测        

    • 第八课:物体检测·续             

    • 第九课:物体检测·再续        

    • 第十课:语义分割


    目前,所有视频均已上传到b站。


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    视频地址:

    https://space.bilibili.com/209599371#!/channel/detail?cid=23541

    课程讨论:

    https://discuss.gluon.ai/c/lecture


    除了视频直播之外,李沐还为学者准备了教程文档,目录如下图所示。


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    目前,“动手学深度学习”的每个教程主要是按照以下方式来组织(除了少数几个背景知识介绍教程外):


    • 引入一个(或者少数几个)新概念

    • 提供一个使用真实数据的完整样例


    这个教程的最大特色在于,每个教程都是一个可以编辑和运行的 Jupyter notebook,方便学生动手操作。


    教程地址:http://zh.gluon.ai/index.html




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