经典著作《动手学深度学习》中文版2.0beta版发布！开源下载！

作者：Aston Zhang   

2020年疫情刚开始的时候，《动手学深度学习》的英文版相较中文版已经多出不少内容了。我们书第一版的不少老读者表示，疫情在家虽然想学习，但第一版早就刷完，于是只好刷阿信和小抖。沐神和我的第一反应是：

这样对眼睛不好。

于是不等英文版完成，我们就立即发起中文版2.0的项目。具体来说：

• 我们继续在英文版添加新内容和改进已有内容。
• 何孝霆与Rachel（瑞潮儿）两位主力选手和d2l-ai/d2l-zh GitHub社区众多小伙伴共同努力，不断将英文版的最新内容同步到中文版，包括PyTorch和TensorFlow的实现。
• 沐神牺牲宝贵的带娃时间，基于不断更新的中文版内容每周直播教学（李沐：动手学深度学习PyTorch篇直播总结）

主要特点

主要改进

• 丰富并修订了第一版第十章“自然语言处理”内容，并分为“自然语言处理：预训练”和“自然语言处理：应用”两章，添加了“BERT”和“自然语言推断”的相关内容；
• 丰富并修订第一版“附录内容”内容，并调整为第十六章；
• 更新全书内容与英文版0.17.1保持一致。

详细改进

• 第14章：自然语言处理：预训练
• 14.1. 词嵌入（Word2vec）
• 14.2. 近似训练
• 14.3. 用于预训练词嵌入的数据集
• 14.4. 预训练word2vec
• 14.5. 全局向量的词嵌入（GloVe）
• 14.6. 子词嵌入
• 14.7. 词的相似性和类比任务
• 14.8. 来自Transformer的双向编码器表示（BERT）
• 14.9. 用于预训练BERT的数据集
• 14.10. 预训练BERT
• 第15章：自然语言处理：应用
• 15.1. 情感分析及数据集
• 15.2. 情感分析：使用递归神经网络
• 15.3. 情感分析：使用卷积神经网络
• 15.4. 自然语言推断与数据集
• 15.5. 自然语言推断：使用注意力
• 15.6. 针对序列级和词元级应用程序微调BERT
• 15.7. 自然语言推断：微调BERT
• 第16章：（附录）深度学习工具
• 16.1. 使用Jupyter Notebooks
• 16.2. 使用Amazon SageMaker
• 16.3. 使用Amazon EC2实例
• 16.4. 选择服务器和GPU
• 16.5. 为本书做贡献
• 16.6. d2l API 文档

——The  End——

获取完整电子版，请您关注下面任意公众号，回复“动手学深度学习”，即可获取！