《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation,Business Directories,Company Directories

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《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation
我们不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。
安装 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
安装我们需要配置一个环境来运行 Python、Jupyter Notebook、相关库以及运行本书所需的代码，以快速入门并获得动手学习经验。
13. 计算机视觉 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
可以说，最先进的计算机视觉应用与深度学习几乎是不可分割的。有鉴于此，本章将重点介绍计算机视觉领域，并探讨最近在学术界和行业中具有影响力的方法和应用。
前言 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
这本书将从头开始教授深度学习的概念。有时，我们想深入研究模型的细节，这些的细节通常会被深度学习框架的高级抽象隐藏起来。特别是在基础教程中，我们希望读者了解在给定层或优化器中发生的一切。
2. 预备知识 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
本书对读者数学基础无过分要求，只要可以正确理解深度学习所需的数学知识即可。但这并不意味着本书中不涉及数学方面的内容，本章会快速介绍一些基本且常用的数学知识，以便读者能够理解书中的大部分数学内容。
1. 引言 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
本书将带读者开启机器学习之旅，并特别关注深度学习（deep learning，DL）的基础知识。深度学习是一套强大的技术，它可以推动计算机视觉、自然语言处理、医疗保健和基因组学等不同领域的创新。
5. 深度学习计算 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
在本章中，我们将深入探索深度学习计算的关键组件，即模型构建、参数访问与初始化、设计自定义层和块、将模型读写到磁盘，以及利用GPU实现显著的加速。
6. 卷积神经网络 — 动手学深度学习 2. 0. 0 documentation - D2L
在本章的最后，我们将介绍一个完整的、可运行的LeNet模型：这是第一个成功应用的卷积神经网络，比现代深度学习兴起时间还要早。