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动手学深度学习｜notebook教程

news 2026/2/10 3:30:39

D2L.AI｜《动手学深度学习》Notebooks 目录

面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书

含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现

被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学
github
下面是整理好的，可以直接运行的notebook

  • 0 前言
  • 1 引言
  • 2 预备知识
    • 2.1 数据操作
    • 2.2 数据预处理
    • 2.3 线性代数
    • 2.4 微积分
    • 2.5 自动微分
    • 2.6 概率
    • 2.7 查阅文档
  • 3 线性神经网络
    • 3.1 线性回归
    • 3.2 线性回归的从零开始实现
    • 3.3 线性回归的简洁实现
    • 3.4 softmax回归
    • 3.5 图像分类数据集
    • 3.6 softmax回归的从零开始实现
    • 3.7 softmax回归的简洁实现
  • 4 多层感知机
    • 4.1 多层感知机
    • 4.10 实战Kaggle比赛：预测房价
    • 4.2 多层感知机的从零开始实现
    • 4.3 多层感知机的简洁实现
    • 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合
    • 4.5 权重衰减
    • 4.6 暂退法（Dropout）
    • 4.7 前向传播、反向传播和计算图
    • 4.8 数值稳定性和模型初始化
    • 4.9 环境和分布偏移
  • 5 深度学习计算
    • 5.1 层和块
    • 5.2 参数管理
    • 5.3延后初始化
    • 5.4 自定义层
    • 5.5 读写文件
    • 5.6 GPU
  • 6 卷积神经网络
    • 6.1 从全连接层到卷积
    • 6.2 图像卷积
    • 6.3 填充和步幅
    • 6.4 多输入多输出通道
    • 6.5 汇聚层
    • 6.6 卷积神经网络（LeNet）
  • 7 现代卷积神经网络
    • 7.1 深度卷积神经网络（AlexNet）
    • 7.2 使用块的网络（VGG）
    • 7.3 网络中的网络（NiN）
    • 7.4 含并行连结的网络（GoogLeNet）
    • 7.5 批量规范化
    • 7.6 残差网络（ResNet）
    • 7.7稠密连接网络（DenseNet）
  • 8 循环神经网络
    • 8.1 序列模型
    • 8.2 文本预处理
    • 8.3 语言模型和数据集
    • 8.4 循环神经网络
    • 8.5 循环神经网络的从零开始实现
    • 8.6 循环神经网络的简洁实现
    • 8.7 通过时间反向传播
  • 9 现代循环神经网络
    • 9.1 门控循环单元（GRU）
    • 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
    • 9.3 深度循环神经网络
    • 9.4 双向循环神经网络
    • 9.5 机器翻译与数据集
    • 9.6 编码器-解码器架构
    • 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
    • 9.8 束搜索
  • 10. 注意力机制
    • 10.1 注意力提示
    • 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
    • 10.3 注意力评分函数
    • 10.4 Bahdanau 注意力
    • 10.5 多头注意力
    • 10.6 自注意力和位置编码
    • 10.7 Transformer
  • 11 优化算法
    • 11.1 优化和深度学习
    • 11.10 Adam算法
    • 11.11 学习率调度器
    • 11.2 凸性
    • 11.3 梯度下降
    • 11.4 随机梯度下降
    • 11.5 小批量随机梯度下降
    • 11.6 动量法
    • 11.7 AdaGrad算法
    • 11.8 RMSProp算法
    • 11.9 Adadelta
  • 12 计算性能
    • 12.1 编译器和解释器
    • 12.2异步计算
    • 12.3自动并行
    • 12.4硬件
    • 12.5多GPU训练
    • 12.6 多GPU的简洁实现
    • 12.7参数服务器
  • 13 计算机视觉
    • 13.1 图像增广
    • 13.2 微调
    • 13.3 目标检测和边界框
    • 13.4 锚框
    • 13.5 多尺度目标检测
    • 13.6 目标检测数据集
    • 13.7 单发多框检测（SSD）
    • 13.8 区域卷积神经网络（R-CNN）系列
    • 13.9 语义分割和数据集
    • 13.10 转置卷积
    • 13.11 全卷积网络
    • 13.12 风格迁移
    • 13.13 实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)
    • 13.14 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
  • 14 自然语言处理：预训练
    • 14.1 词嵌入（word2vec）
    • 14.10 预训练BERT
    • 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Transformers的双向编码器表示（BERT）
    • 14.9 用于预训练BERT的数据集
  • 15 自然语言处理：应用
    • 15.1 情感分析及数据集
    • 15.2 情感分析：使用循环神经网络
    • 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微调BERT
    • 15.7 自然语言推断：微调BERT

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