动手学深度学习 全彩精装版

　　 
　　目录
　　对本书的赞誉
　　前言
　　如何使用本书
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　　阿斯顿·张（Aston Zhang）亚马逊应用科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习的研究，并在数个顶级学术会议发表过论文。他担任过NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI 等学术会议的程序委员或审稿人以及Frontiers in Big Data 期刊的编委。李沐（Mu Li）亚马逊首席科学家（Principal Scientist）…
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　　本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
　　全书的内容分为3个部分：*部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括…
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　　目录
　　对本书的赞誉
　　前言
　　如何使用本书
　　资源与支持
　　主要符号表
　　第 1 章　深度学习简介  1
　　1.1　起源 2
　　1.2　发展 4
　　1.3　成功案例 6
　　1.4　特点 7
　　小结 8
　　练习 8
　　第 2 章　预备知识  9
　　2.1　获取和运行本书的代码 9
　　2.1.1　获取代码并安装运行环境  
　　9
　　2.1.2　更新代码和运行环境  
　　11
　　2.1.3　使用GPU版的MXNet   11
　　小结12
　　练习12
　　2.2　数据操作  12
　　2.2.1　创建NDArray 12
　　2.2.2　运算 14
　　2.2.3　广播机制 16
　　2.2.4　索引 17
　　2.2.5　运算的内存开销 17
　　2.2.6　NDArray和NumPy相互变换18
　　小结19
　　练习19
　　2.3　自动求梯度  19
　　2.3.1　简单例子  19
　　2.3.2　训练模式和预测模式 
　　20
　　2.3.3　对Python控制流求梯度   20
　　小结21
　　练习21
　　2.4　查阅文档  21
　　2.4.1　查找模块里的所有函数和类 
　　21
　　2.4.2　查找特定函数和类的使用 
　　22
　　2.4.3　在MXNet网站上查阅  23
　　小结 24
　　练习 24
　　第3 章　深度学习基础  25
　　3.1　线性回归 25
　　3.1.1　线性回归的基本要素  
　　25
　　3.1.2　线性回归的表示方法  
　　28
　　小结 30
　　练习 30
　　3.2　线性回归的从零开始实现 
　　30
　　3.2.1　生成数据集   30
　　3.2.2　读取数据集  32
　　3.2.3　初始化模型参数  32
　　3.2.4　定义模型  33
　　3.2.5　定义损失函数  33
　　3.2.6　定义优化算法  33
　　3.2.7　训练模型  33
　　小结 34
　　练习 34
　　3.3　线性回归的简洁实现  35
　　3.3.1　生成数据集   35
　　3.3.2　读取数据集  35
　　3.3.3　定义模型  36
　　3.3.4　初始化模型参数  36
　　3.3.5　定义损失函数  37
　　3.3.6　定义优化算法  37
　　3.3.7　训练模型  37
　　小结 38
　　练习 38
　　3.4　softmax回归  38
　　3.4.1　分类问题   38
　　3.4.2　softmax回归模型  39
　　3.4.3　单样本分类的矢量计算表达式 40
　　3.4.4　小批量样本分类的矢量计算表达式 
　　40
　　3.4.5　交叉熵损失函数 41
　　3.4.6　模型预测及评价  42
　　小结 42
　　练习 42
　　3.5　图像分类数据集（Fashion-MNIST）  42
　　3.5.1　获取数据集   42
　　3.5.2　读取小批量  44
　　小结 45
　　练习 45
　　3.6　softmax回归的从零开始实现  45
　　3.6.1　读取数据集   45
　　3.6.2　初始化模型参数  45
　　3.6.3　实现softmax运算   46
　　3.6.4　定义模型  46
　　3.6.5　定义损失函数  47
　　3.6.6　计算分类准确率  47
　　3.6.7　训练模型  48
　　3.6.8　预测  48
　　小结 49
　　练习 49
　　3.7　softmax回归的简洁实现  49
　　3.7.1　读取数据集   49
　　3.7.2　定义和初始化模型 
　　50
　　3.7.3　softmax和交叉熵损失函数   50
　　3.7.4　定义优化算法  50
　　3.7.5　训练模型  50
　　小结 50
　　练习 50
　　3.8　多层感知机  51
　　3.8.1　隐藏层  51
　　3.8.2　激活函数  52
　　3.8.3　多层感知机  55
　　小结 55
　　练习 55
　　3.9　多层感知机的从零开始实现 
　　56
　　3.9.1　读取数据集   56
　　3.9.2　定义模型参数  56
　　3.9.3　定义激活函数  56
　　3.9.4　定义模型  56
　　3.9.5　定义损失函数  57
　　3.9.6　训练模型  57
　　小结 57
　　练习 57
　　3.10　多层感知机的简洁实现 57
　　3.10.1　定义模型  58
　　3.10.2　训练模型   58
　　小结 58
　　练习 58
　　3.11　模型选择、欠拟合和过拟合 
　　58
　　3.11.1　训练误差和泛化误差 
　　59
　　3.11.2　模型选择  59
　　3.11.3　欠拟合和过拟合 
　　60
　　3.11.4　多项式函数拟合实验 61
　　小结 65
　　练习 65
　　3.12　权重衰减 65
　　3.12.1　方法  65
　　3.12.2　高维线性回归实验  
　　66
　　3.12.3　从零开始实现  
　　66
　　3.12.4　简洁实现   68
　　小结 70
　　练习 70
　　3.13　丢弃法 70
　　3.13.1　方法  70
　　3.13.2　从零开始实现  71
　　3.13.3　简洁实现   73
　　小结 74
　　练习 74
　　3.14　正向传播、反向传播和计算图 74
　　3.14.1　正向传播  74
　　3.14.2　正向传播的计算图  
　　75
　　3.14.3　反向传播   75
　　3.14.4　训练深度学习模型  
　　76
　　小结 77
　　练习 77
　　3.15　数值稳定性和模型初始化 77
　　3.15.1　衰减和爆炸  77
　　3.15.2　随机初始化模型参数  
　　78
　　小结 78
　　练习 79
　　3.16　实战Kaggle比赛：房价预测  79
　　3.16.1　Kaggle比赛   79
　　3.16.2　读取数据集   80
　　3.16.3　预处理数据集  81
　　3.16.4　训练模型   82
　　3.16.5　k 折交叉验证  82
　　3.16.6　模型选择   83
　　3.16.7　预测并在Kaggle提交结果  84
　　小结 85
　　练习 85
　　第4 章　深度学习计算  86
　　4.1　模型构造 86
　　4.1.1　继承Block类来构造模型   86
　　4.1.2　Sequential类继承自Block类 87
　　4.1.3　构造复杂的模型  88
　　小结 89
　　练习 90
　　4.2　模型参数的访问、初始化和共享 
　　90
　　4.2.1　访问模型参数   90
　　4.2.2　初始化模型参数  92
　　4.2.3　自定义初始化方法 
　　93
　　4.2.4　共享模型参数  94
　　小结 94
　　练习 94
　　4.3　模型参数的延后初始化 
　　95
　　4.3.1　延后初始化   95
　　4.3.2　避免延后初始化  96
　　小结 96
　　练习 97
　　4.4　自定义层  97
　　4.4.1　不含模型参数的自定义层  
　　97
　　4.4.2　含模型参数的自定义层 
　　98
　　小结 99
　　练习 99
　　4.5　读取和存储  99
　　4.5.1　读写NDArray 
　　99
　　4.5.2　读写Gluon模型的参数  100
　　小结 101
　　练习 101
　　4.6　GPU计算 101
　　4.6.1　计算设备   102
　　4.6.2　NDArray的GPU计算 102
　　4.6.3　Gluon的GPU计算  104
　　小结 105
　　练习 105
　　第5 章　卷积神经网络  106
　　5.1　二维卷积层 106
　　5.1.1　二维互相关运算  
　　106
　　5.1.2　二维卷积层   107
　　5.1.3　图像中物体边缘检测  
　　108
　　5.1.4　通过数据学习核数组  
　　109
　　5.1.5　互相关运算和卷积运算  
　　109
　　5.1.6　特征图和感受野 
　　110
　　小结 110
　　练习 110
　　5.2　填充和步幅  111
　　5.2.1　填充   111
　　5.2.2　步幅  112
　　小结 113
　　练习 113
　　5.3　多输入通道和多输出通道 
　　114
　　5.3.1　多输入通道   114
　　5.3.2　多输出通道  115
　　5.3.3　1×1卷积层  116
　　小结 117
　　练习 117
　　5.4　池化层  117
　　5.4.1　二维最大池化层和平均池化层 
　　 117
　　5.4.2　填充和步幅  119
　　5.4.3　多通道  120
　　小结 120
　　练习 121
　　5.5　卷积神经网络（LeNet）  121
　　5.5.1　LeNet模型   121
　　5.5.2　训练模型  122
　　小结 124
　　练习 124
　　5.6　深度卷积神经网络（AlexNet）  124
　　5.6.1　学习特征表示  
　　125
　　5.6.2　AlexNet 
　　126
　　5.6.3　读取数据集  127
　　5.6.4　训练模型  128
　　小结 128
　　练习 129
　　5.7　使用重复元素的网络（VGG） 129
　　5.7.1　VGG块  129
　　5.7.2　VGG网络   129
　　5.7.3　训练模型  130
　　小结 131
　　练习 131
　　5.8　网络中的网络（NiN）  131
　　5.8.1　NiN块   131
　　5.8.2　NiN模型   132
　　5.8.3　训练模型  133
　　小结 134
　　练习 134
　　5.9　含并行连结的网络（GoogLeNet） 134
　　5.9.1　Inception块  134
　　5.9.2　GoogLeNet模型   135
　　5.9.3　训练模型  137
　　小结 137
　　练习 137
　　5.10　批量归一化 138
　　5.10.1　批量归一化层 
　　138
　　5.10.2　从零开始实现  
　　139
　　5.10.3　使用批量归一化层的LeNet  
　　140
　　5.10.4　简洁实现   141
　　小结 142
　　练习 142
　　5.11　残差网络（ResNet）  143
　　5.11.1　残差块  143
　　5.11.2　ResNet模型  145
　　5.11.3　训练模型 146
　　小结 146
　　练习 146
　　5.12　稠密连接网络（DenseNet） 147
　　5.12.1　稠密块  147
　　5.12.2　过渡层   148
　　5.12.3　DenseNet模型  148
　　5.12.4　训练模型   149
　　小结 149
　　练习 149
　　第6 章　循环神经网络  150
　　6.1　语言模型 150
　　6.1.1　语言模型的计算  
　　151
　　6.1.2　n 元语法   151
　　小结 152
　　练习 152
　　6.2　循环神经网络  152
　　6.2.1　不含隐藏状态的神经网络  
　　152
　　6.2.2　含隐藏状态的循环神经网络 
　　152
　　6.2.3　应用：基于字符级循环神经网络的语言模型   154
　　小结 155
　　练习 155
　　6.3　语言模型数据集（歌词） 155
　　6.3.1　读取数据集   155
　　6.3.2　建立字符索引  156
　　6.3.3　时序数据的采样 
　　156
　　小结 158
　　练习 159
　　6.4　循环神经网络的从零开始实现 
　　159
　　6.4.1　one-hot向量   159
　　6.4.2　初始化模型参数 
　　160
　　6.4.3　定义模型  160
　　6.4.4　定义预测函数  161
　　6.4.5　裁剪梯度  161
　　6.4.6　困惑度  162
　　6.4.7　定义模型训练函数 
　　162
　　6.4.8　训练模型并创作歌词 
　　163
　　小结 164
　　练习 164
　　6.5　循环神经网络的简洁实现 
　　165
　　6.5.1　定义模型   165
　　6.5.2　训练模型  166
　　小结 168
　　练习 168
　　6.6　通过时间反向传播  168
　　6.6.1　定义模型   168
　　6.6.2　模型计算图  169
　　6.6.3　方法  169
　　小结 170
　　练习 170
　　6.7　门控循环单元（GRU） 170
　　6.7.1　门控循环单元  
　　171
　　6.7.2　读取数据集  173
　　6.7.3　从零开始实现  173
　　6.7.4　简洁实现  175
　　小结 176
　　练习 176
　　6.8　长短期记忆（LSTM）  176
　　6.8.1　长短期记忆   176
　　6.8.2　读取数据集  179
　　6.8.3　从零开始实现  179
　　6.8.4　简洁实现  181
　　小结 181
　　练习 182
　　6.9　深度循环神经网络  182
　　小结 183
　　练习 183
　　6.10　双向循环神经网络 183
　　小结 184
　　练习 184
　　第7 章　优化算法  185
　　7.1　优化与深度学习 185
　　7.1.1　优化与深度学习的关系  
　　185
　　7.1.2　优化在深度学习中的挑战  
　　186
　　小结 188
　　练习 189
　　7.2　梯度下降和随机梯度下降 
　　189
　　7.2.1　一维梯度下降  
　　189
　　7.2.2　学习率  190
　　7.2.3　多维梯度下降  191
　　7.2.4　随机梯度下降  193
　　小结 194
　　练习 194
　　7.3　小批量随机梯度下降 
　　194
　　7.3.1　读取数据集   195
　　7.3.2　从零开始实现  196
　　7.3.3　简洁实现  198
　　小结 199
　　练习 199
　　7.4　动量法 200
　　7.4.1　梯度下降的问题  
　　200
　　7.4.2　动量法  201
　　·6·　目　　录
　　7.4.3　从零开始实现  203
　　7.4.4　简洁实现  205
　　小结 205
　　练习 205
　　7.5　AdaGrad算法206
　　7.5.1　算法   206
　　7.5.2　特点  206
　　7.5.3　从零开始实现  208
　　7.5.4　简洁实现  209
　　小结 209
　　练习 209
　　7.6　RMSProp算法 209
　　7.6.1　算法   210
　　7.6.2　从零开始实现  211
　　7.6.3　简洁实现  212
　　小结 212
　　练习 212
　　7.7　AdaDelta算法  212
　　7.7.1　算法  212
　　7.7.2　从零开始实现  213
　　7.7.3　简洁实现  214
　　小结 214
　　练习 214
　　7.8　Adam算法  215
　　7.8.1　算法   215
　　7.8.2　从零开始实现  216
　　7.8.3　简洁实现  216
　　小结 217
　　练习 217
　　第8 章　计算性能  218
　　8.1　命令式和符号式混合编程 
　　218
　　8.1.1　混合式编程取两者之长  
　　220
　　8.1.2　使用HybridSequential类构造模型   220
　　8.1.3　使用HybridBlock类构造模型  222
　　小结 224
　　练习 224
　　8.2　异步计算 224
　　8.2.1　MXNet中的异步计算  224
　　8.2.2　用同步函数让前端等待计算结果  
　　226
　　8.2.3　使用异步计算提升计算性能 
　　226
　　8.2.4　异步计算对内存的影响 
　　227
　　小结 229
　　练习 229
　　8.3　自动并行计算 229
　　8.3.1　CPU和GPU的并行计算   230
　　8.3.2　计算和通信的并行计算 
　　231
　　小结 231
　　练习 231
　　8.4　多GPU计算 232
　　8.4.1　数据并行   232
　　8.4.2　定义模型  233
　　8.4.3　多GPU之间同步数据   234
　　8.4.4　单个小批量上的多GPU训练   236
　　8.4.5　定义训练函数  236
　　8.4.6　多GPU训练实验   237
　　小结 237
　　练习 237
　　8.5　多GPU计算的简洁实现 237
　　8.5.1　多GPU上初始化模型参数 238
　　8.5.2　多GPU训练模型   239
　　小结 241
　　练习 241
　　第9 章　计算机视觉  242
　　9.1　图像增广242
　　9.1.1　常用的图像增广方法  
　　243
　　9.1.2　使用图像增广训练模型  
　　246
　　小结 250
　　练习 250
　　9.2　微调 250
　　热狗识别   251
　　小结 255
　　练习 255
　　目　　录　·7·
　　9.3　目标检测和边界框 255
　　边界框   256
　　小结 257
　　练习 257
　　9.4　锚框  257
　　9.4.1　生成多个锚框  257
　　9.4.2　交并比  259
　　9.4.3　标注训练集的锚框 
　　260
　　9.4.4　输出预测边界框 
　　263
　　小结 265
　　练习 265
　　9.5　多尺度目标检测 265
　　小结 268
　　练习 268
　　9.6　目标检测数据集（皮卡丘） 268
　　9.6.1　获取数据集   269
　　9.6.2　读取数据集  269
　　9.6.3　图示数据  270
　　小结 270
　　练习 271
　　9.7　单发多框检测（SSD）  271
　　9.7.1　定义模型  271
　　9.7.2　训练模型  275
　　9.7.3　预测目标  277
　　小结 278
　　练习 278
　　9.8　区域卷积神经网络（R-CNN）系列280
　　9.8.1　R-CNN   280
　　9.8.2　Fast R-CNN 
　　281
　　9.8.3　Faster R-CNN 
　　283
　　9.8.4　Mask R-CNN  
　　284
　　小结 285
　　练习 285
　　9.9　语义分割和数据集 285
　　9.9.1　图像分割和实例分割  
　　285
　　9.9.2　Pascal VOC2012语义分割数据集   286
　　小结 290
　　练习 290
　　9.10　全卷积网络（FCN） 290
　　9.10.1　转置卷积层  291
　　9.10.2　构造模型   292
　　9.10.3　初始化转置卷积层 294
　　9.10.4　读取数据集  
　　295
　　9.10.5　训练模型 296
　　9.10.6　预测像素类别 296
　　小结 297
　　练习 297
　　9.11　样式迁移 298
　　9.11.1　方法  298
　　9.11.2　读取内容图像和样式图像 299
　　9.11.3　预处理和后处理图像 
　　300
　　9.11.4　抽取特征  301
　　9.11.5　定义损失函数 
　　302
　　9.11.6　创建和初始化合成图像 
　　303
　　9.11.7　训练模型 304
　　小结 306
　　练习 306
　　9.12　实战Kaggle比赛：图像
　　分类（CIFAR-10）306
　　9.12.1　获取和整理数据集 
　　307
　　9.12.2　图像增广   310
　　9.12.3　读取数据集  
　　310
　　9.12.4　定义模型 311
　　9.12.5　定义训练函数  
　　312
　　9.12.6　训练模型   312
　　9.12.7　对测试集分类并在Kaggle
　　提交结果   313
　　小结 313
　　练习 313
　　9.13　实战Kaggle比赛：狗的品种
　　识别（ImageNet Dogs） 314
　　9.13.1　获取和整理数据集 
　　315
　　9.13.2　图像增广   316
　　9.13.3　读取数据集  
　　317
　　9.13.4　定义模型   318
　　9.13.5　定义训练函数  
　　318
　　9.13.6　训练模型   319
　　·8·　目　　录
　　9.13.7　对测试集分类并在Kaggle提交结果   319
　　小结 320
　　练习 320
　　第 10 章　自然语言处理 321
　　10.1　词嵌入（word2vec） 321
　　10.1.1　为何不采用one-hot向量  321
　　10.1.2　跳字模型  322
　　10.1.3　连续词袋模型 
　　323
　　小结 325
　　练习 325
　　10.2　近似训练325
　　10.2.1　负采样  325
　　10.2.2　层序softmax 
　　326
　　小结 327
　　练习 328
　　10.3　word2vec的实现328
　　10.3.1　预处理数据集 
　　328
　　10.3.2　负采样   331
　　10.3.3　读取数据集  
　　331
　　10.3.4　跳字模型   332
　　10.3.5　训练模型   333
　　10.3.6　应用词嵌入模型  
　　335
　　小结 336
　　练习 336
　　10.4　子词嵌入（fastText） 336
　　小结 337
　　练习 337
　　10.5　全局向量的词嵌入（GloVe）337
　　10.5.1　GloVe模型  338
　　10.5.2　从条件概率比值理解GloVe模型 339
　　小结 340
　　练习 340
　　10.6　求近义词和类比词340
　　10.6.1　使用预训练的词向量 
　　340
　　10.6.2　应用预训练词向量  
　　341
　　小结 343
　　练习 343
　　10.7　文本情感分类：使用循环神经网络 343
　　10.7.1　文本情感分类数据集 
　　343
　　10.7.2　使用循环神经网络的模型 345
　　小结 347
　　练习 347
　　10.8　文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）
　　347
　　10.8.1　一维卷积层  
　　348
　　10.8.2　时序最大池化层  
　　349
　　10.8.3　读取和预处理IMDb数据集   350
　　10.8.4　textCNN模型   350
　　小结 353
　　练习 353
　　10.9　编码器-解码器（seq2seq）353
　　10.9.1　编码器  354
　　10.9.2　解码器   354
　　10.9.3　训练模型 355
　　小结 355
　　练习 355
　　10.10　 束搜索 355
　　10.10.1　贪婪搜索  
　　356
　　10.10.2　穷举搜索  357
　　10.10.3　束搜索  357
　　小结 358
　　练习 358
　　10.11　注意力机制 358
　　10.11.1　计算背景变量  
　　359
　　10.11.2　更新隐藏状态  
　　360
　　10.11.3　发展  361
　　小结 361
　　练习 361
　　10.12　机器翻译  361
　　10.12.1　读取和预处理数据集 
　　361
　　10.12.2　含注意力机制的编码器-解码器   363
　　10.12.3　训练模型  365
　　10.12.4　预测不定长的序列 
　　367
　　10.12.5　评价翻译结果 
　　367
　　小结 369
　　练习 369
　　附录A　数学基础  370
　　附录B　使用 Jupyter 记事本  376
　　附录C　使用 AWS 运行代码 381
　　附录D　GPU 购买指南 388
　　附录E　如何为本书做贡献  391
　　附录F　d2lzh 包索引 395
　　附录G　中英文术语对照表  397
　　参考文献 402
　　索引 407
　　 
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　　阿斯顿·张（Aston Zhang）亚马逊应用科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习的研究，并在数个顶级学术会议发表过论文。他担任过NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI 等学术会议的程序委员或审稿人以及Frontiers in Big Data 期刊的编委。李沐（Mu Li）亚马逊首席科学家（Principal Scientist），加州大学伯克利分校客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他专注于分布式系统和机器学习算法的研究。他是深度学习框架MXNet 的作者之一。他曾任机器学习创业公司Marianas Labs 的CTO 和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他在理论、机器学习、应用和操作系统等多个领域的顶级学术会议（包括FOCS、ICML、NeurIPS、AISTATS、CVPR、KDD 、WSDM、OSDI）上发表过论文。扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton）亚马逊应用科学家，美国卡内基梅隆大学助理教授，美国加州大学圣迭戈分校博士。他专注于机器学习算法及其社会影响的研究，特别是在时序数据与序列决策上的深度学习。这类工作有着广泛的应用场景，包括医疗诊断、对话系统和产品推荐。他创立了博客“Approximately Correct”（approximatelycorrect.com）。亚历山大·J. 斯莫拉（Alexander J. Smola）亚马逊副总裁/ 杰出科学家，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表了超过200 篇学术论文，并著有5 本书，其论文及书被引用超过10 万次。他的研究兴趣包括深度学习、贝叶斯非参数、核方法、统计建模和可扩展算法。 
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　　本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
　　全书的内容分为3个部分：*部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习*基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验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编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
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