李沐动手深度学习笔记

李沐是一位知名的机器学习工程师，他在GitHub上编写了非常受欢迎的《动手学深度学习》系列教程。这本笔记以其深入浅出的方式讲解深度学习基础知识，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、优化算法等内容。它不仅适合初学者入门深度学习，也对有一定基础的学习者提供实用的实践指导。通过该笔记，读者可以了解到如何搭建模型，理解反向传播的工作原理以及如何处理常见的深度学习任务。

相关问题

李沐 深度学习 笔记

### 李沐深度学习笔记资源汇总

对于希望获取李沐《动手学深度学习》相关笔记的读者来说，存在多种途径可以访问这些资料。课程笔记不仅覆盖了理论讲解还包含了实践操作指南[^3]。

#### PDF 版本笔记
目前官方并没有提供统一整理成PDF版本的笔记文件。不过社区成员基于个人学习过程中制作了一些总结文档，但需要注意的是这类非官方发布的材料版权归属可能存在争议，建议优先考虑通过合法渠道获取学习素材。

#### GitHub 仓库
GitHub上有一个由exacity维护的项目专门用于存放《Deep Learning Book》中文翻译版的内容，虽然这不是直接针对李沐老师的教材，但对于理解深度学习原理同样具有很高的参考价值[^2]：

- **链接**: [Deeplearningbook Chinese](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)

另外，在[动手学深度学习v2 PyTorch版](https://zh.d2l.ai/)官方网站提供了每章对应的Jupyter Notebook形式的学习资料下载选项，这对于想要跟随教程亲手实验的同学非常有帮助[^4]。

#### 数据处理相关内容
如果特别关注于数据获取方面的话题，则可以从实用机器学习的角度出发了解如何收集、清洗并利用不同类型的机器学习数据集，这部分内容涉及到了诸如公开可用的数据源介绍以及自动化抓取技术等知识点[^5]。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup.prettify()

此段Python代码展示了简单的网页爬虫实现方式之一，可用于从互联网上提取所需的信息作为后续分析的基础。

李沐深度学习笔记微积分

### 李沐深度学习笔记中的微积分内容

#### 函数及其导数的概念
在李沐的《动手学深度学习》中提到，为了理解神经网络的工作原理以及优化算法背后的数学基础，掌握基本的微积分概念至关重要。特别是对于一元函数 \( y = f(x) \)，其导数表示该点处的变化率或斜率[^1]。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def numerical_diff(f, x):
    """中心差分法求解数值导数"""
    h = 1e-4
    return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)


def function_1(x):
    """定义目标函数"""
    return x ** 3 - 1 / x


# 计算x=1处的导数值
d = numerical_diff(function_1, 1)

print("The derivative at x=1 is:", d)

通过上述代码片段可以计算给定位置上的导数值，在这里选择了 `function_1` 定义的一个具体形式，并利用中心差分方法来近似求得某一点附近的瞬时变化率[^3]。

#### 绘制原函数与切线图形
进一步地，还可以基于所得到的导数值构建并展示原始曲线和指定点处对应的切线条目：

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 原始数据准备
x_vals = np.linspace(0.5, 3, num=500)
y_vals = function_1(x_vals)

# 切线方程构造器
def tangent_line(f, point_x):
    slope = numerical_diff(f, point_x)
    intercept = f(point_x) - slope * point_x
    
    def line(t):
        return slope*t + intercept
        
    return line

tangent_func = tangent_line(function_1, 1)
line_yvals = tangent_func(x_vals)

# 可视化设置
plt.title('Function and Tangent Line')
plt.xlim([min(x_vals), max(x_vals)])
plt.ylim([-5, 20])

# 曲线绘制
plt.plot(x_vals, y_vals, label='Original Function', color="blue")
plt.scatter([1], [function_1(1)], c=["red"], marker='o')  # 特定点标记
plt.axhline(y=0, linestyle="--", lw=.7, alpha=.9, color="#aaaaaa")

# 切线绘制
plt.plot(x_vals, line_yvals, '--r', linewidth=2., label='Tangent Line')

plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这段Python脚本不仅实现了对特定区间内自变量取值范围内的因变量响应情况进行了可视化呈现；同时也展示了如何根据已知条件下的几何关系建立相应的直线模型用于辅助分析目的。