麻省理工这本爆火的《深入理解深度学习》的免费书终于有中文版了🔥。
书中深入讲解了深度学习核心概念，每章节搭配 PPT 和 Python 练习代码！
内容包括监督学习、神经网络、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。
英文基础好的同学，可以自行下载原书，地址：https://t.co/d5fvMBNx4p
中文书目录如下：
Chapter 1 - Introduction 介绍
Chapter 2 - Supervised learning 监督学习
Chapter 3 - Shallow neural networks 浅层神经网络
Chapter 4 - Deep neural networks 深度神经网络
Chapter 5 - Loss functions 损失函数
Chapter 6 - Fitting models 训练模型
Chapter 7 - Gradients and initialization 梯度和初始化
Chapter 8 - Measuring performance 性能评估
Chapter 9 - Regularization 正则化
Chapter 10 - Convolutional networks 卷积网络
Chapter 11 - Residual networks 残差网络
Chapter 12 - Transformers 变形金刚
Chapter 13 - Graph neural networks 图神经网络
Chapter 14 - Unsupervised learning 无监督学习
Chapter 15 - Generative adversarial networks 生成对抗网络
Chapter 16 - Normalizing flows 标准化流
Chapter 17 - Variational autoencoders 变分自编码器
Chapter 18 - Diffusion models 扩散模型
Chapter 19 - Deep reinforcement learning 深度强化学习
Chapter 20 - Why does deep learning work? 为什么深度学习有效？
Chapter 21 - Deep learning and ethics 深度学习与伦理
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