d2l-en

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互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论

这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。

D2L.ai深度学习开源书籍Jupyter笔记本机器学习Github开源项目

d2l-en 项目介绍

d2l-en 是一个开源的深度学习教育项目,旨在通过实践的方式让人们更好地理解深度学习。该项目的核心是一本名为《Dive into Deep Learning》(深入深度学习)的交互式电子书,它结合了概念讲解、数学公式、代码示例和交互式练习,为读者提供了一个全面的学习体验。

项目特点

开放性和免费性

d2l-en 项目完全开源,任何人都可以免费访问和使用。这体现了项目团队希望让深度学习知识触手可及的理念。

技术深度

尽管面向初学者,但该项目并不浅尝辄止。它提供了足够的技术深度,为读者成长为应用机器学习科学家奠定了坚实的基础。

实践导向

项目强调"边学边做"的理念。书中包含大量可运行的代码,读者可以直接在 Jupyter Notebook 中实践,加深对概念的理解。

及时更新

得益于其开源性质,d2l-en 可以快速更新内容,不仅项目维护者可以更新,整个社区也可以贡献自己的力量。

社区互动

项目设有讨论论坛,读者可以在此交流技术细节,提问解惑,形成了一个活跃的学习社区。

项目内容

《Dive into Deep Learning》这本书涵盖了深度学习的各个方面,包括但不限于:

  • 深度学习基础概念
  • 计算机视觉应用
  • 自然语言处理
  • 多框架代码实现(如 PyTorch、TensorFlow 等)
  • 数学原理讲解
  • 实际案例分析

项目影响

d2l-en 项目已在全球多所大学的课程中使用,包括加州大学伯克利分校的 STAT 157 课程。它获得了来自 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授韩家炜等业界知名人士的高度评价。

参与贡献

d2l-en 欢迎社区成员参与贡献,包括提供教学建议、纠正错别字和改进内容等。贡献者的名字将出现在项目的致谢名单中,以表彰他们的付出。

许可证

该项目采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议(CC BY-SA 4.0)发布,而书中的示例代码则使用修改版的 MIT 许可证。

通过这种方式,d2l-en 项目为深度学习的学习者和实践者提供了一个全面、互动且不断发展的学习平台,推动了深度学习教育的普及和发展。

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