深度学习入门指南：从基础到现代技术(2.0.0版)

《动手学深度学习 Release 2.0.0-beta0》是一本全面介绍深度学习入门的书籍，作者包括Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li和Alexander J. Smola，出版日期为2022年1月17日。该书共分为两个主要部分：基础知识和预备知识，以及现代深度学习技术。 **第一部分 - 基础知识与预备知识** 1. **第1节** 开始于深度学习的基础课程，旨在为读者提供对这个领域的初步理解。 2. **第2节** 集中于实践准备，涉及数据存储与处理、数值运算，包括如何使用基于线性代数、微积分和概率的基本概念。这部分详细介绍了数据操作，如数据读取、缺失值处理、张量转换等，并强调了广播机制、索引和切片等实用技巧，同时关注如何高效地节省内存。 3. **第3节和4节** 深入讲解深度学习的核心概念，如线性回归和多层感知机，以及正则化的重要性，这些是后续章节的基础。 **第二部分 - 现代深度学习技术** 1. **第5节** 介绍深度学习计算的关键组件，如神经网络架构和基本概念，为构建复杂模型打下坚实基础。 2. **第6节和7节** 重点探讨卷积神经网络（CNN），这是计算机视觉领域的核心技术，讲述了其工作原理和应用场景。 3. **第8节和9节** 引入循环神经网络（RNN），主要针对时间序列数据和自然语言处理，讲解其在序列建模中的作用。 4. **第10节** 讲解注意力机制，这是近年来在自然语言处理中逐渐取代RNN的重要技术，展示了其在处理序列数据时的独特优势。 通过阅读这本书，读者将能够掌握深度学习的基本概念、数据预处理方法、线性代数、微积分、自动微分和概率理论等基础知识，以及现代深度学习技术的实践应用。每节末尾的练习部分有助于巩固所学内容，方便读者通过实际操作加深理解。此外，书中还提供了丰富的文档查阅指引，帮助读者查找和理解相关模块、函数和类的用法。总体而言，《动手学深度学习》是一本适合初学者和进阶者系统学习深度学习的实用指南。