动手学深度学习

appendix tools for deep learning13 章

1. 01Using AWS EC2 Instancesmarkdown
2. 02使用Amazon EC2实例markdown
3. 03Contributing to This Bookmarkdown
4. 04为本书做贡献markdown
5. 05`d2l` API Documentmarkdown
6. 06`d2l` API 文档markdown
7. 07Appendix: Tools for Deep Learningmarkdown
8. 08Using Jupyter Notebooksmarkdown

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attention mechanisms15 章

1. 14Attention Cuesmarkdown
2. 15注意力提示markdown
3. 16Attention Scoring Functionsmarkdown
4. 17注意力评分函数markdown
5. 18Bahdanau Attentionmarkdown
6. 19Bahdanau 注意力markdown
7. 20Attention Mechanismsmarkdown
8. 21Multi-Head Attentionmarkdown

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computational performance15 章

1. 29Asynchronous Computationmarkdown
2. 30异步计算markdown
3. 31Automatic Parallelismmarkdown
4. 32自动并行markdown
5. 33Hardwaremarkdown
6. 34硬件markdown
7. 35Compilers and Interpretersmarkdown
8. 36编译器和解释器markdown

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computer vision29 章

1. 44Anchor Boxesmarkdown
2. 45锚框markdown
3. 46Object Detection and Bounding Boxesmarkdown
4. 47目标检测和边界框markdown
5. 48Fully Convolutional Networksmarkdown
6. 49全卷积网络markdown
7. 50Fine-Tuningmarkdown
8. 51微调markdown

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convolutional modern15 章

1. 73Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)markdown
2. 74深度卷积神经网络（AlexNet）markdown
3. 75Batch Normalizationmarkdown
4. 76批量规范化markdown
5. 77Densely Connected Networks (DenseNet)markdown
6. 78稠密连接网络（DenseNet）markdown
7. 79Networks with Parallel Concatenations (GoogLeNet)markdown
8. 80含并行连结的网络（GoogLeNet）markdown

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convolutional neural networks13 章

1. 88Multiple Input and Multiple Output Channelsmarkdown
2. 89多输入多输出通道markdown
3. 90Convolutions for Imagesmarkdown
4. 91图像卷积markdown
5. 92Convolutional Neural Networksmarkdown
6. 93Convolutional Neural Networks (LeNet)markdown
7. 94卷积神经网络（LeNet）markdown
8. 95Padding and Stridemarkdown

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deep learning computation13 章

1. 101Custom Layersmarkdown
2. 102自定义层markdown
3. 103Deferred Initializationmarkdown
4. 104延后初始化markdown
5. 105Deep Learning Computationmarkdown
6. 106Layers and Blocksmarkdown
7. 107层和块markdown
8. 108Parameter Managementmarkdown

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installation1 章

1. 114Installationmarkdown

introduction1 章

1. 115Introductionmarkdown

linear networks15 章

1. 116The Image Classification Datasetmarkdown
2. 117图像分类数据集markdown
3. 118Linear Neural Networksmarkdown
4. 119Linear Regressionmarkdown
5. 120Concise Implementation of Linear Regressionmarkdown
6. 121线性回归的简洁实现markdown
7. 122Linear Regression Implementation from Scratchmarkdown
8. 123线性回归的从零开始实现markdown

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multilayer perceptrons21 章

1. 131Forward Propagation, Backward Propagation, and Computational Graphsmarkdown
2. 132前向传播、反向传播和计算图markdown
3. 133Dropoutmarkdown
4. 134暂退法（Dropout）markdown
5. 135Environment and Distribution Shiftmarkdown
6. 136环境和分布偏移markdown
7. 137Multilayer Perceptronsmarkdown
8. 138Predicting House Prices on Kagglemarkdown

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natural language processing applications15 章

1. 152Fine-Tuning BERT for Sequence-Level and Token-Level Applicationsmarkdown
2. 153针对序列级和词元级应用微调BERTmarkdown
3. 154Natural Language Processing: Applicationsmarkdown
4. 155Natural Language Inference and the Datasetmarkdown
5. 156自然语言推断与数据集markdown
6. 157Natural Language Inference: Using Attentionmarkdown
7. 158自然语言推断：使用注意力markdown
8. 159Natural Language Inference: Fine-Tuning BERTmarkdown

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natural language processing pretraining21 章

1. 167Approximate Trainingmarkdown
2. 168近似训练markdown
3. 169Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)markdown
4. 170The Dataset for Pretraining BERTmarkdown
5. 171用于预训练BERT的数据集markdown
6. 172Pretraining BERTmarkdown
7. 173预训练BERTmarkdown
8. 174来自Transformers的双向编码器表示（BERT）markdown

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notation1 章

1. 188Notationmarkdown

optimization23 章

1. 189Adadeltamarkdown
2. 190Adadeltamarkdown
3. 191Adagradmarkdown
4. 192AdaGrad算法markdown
5. 193Adammarkdown
6. 194Adam算法markdown
7. 195Convexitymarkdown
8. 196凸性markdown

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preface1 章

1. 212Prefacemarkdown

preliminaries15 章

1. 213Automatic Differentiationmarkdown
2. 214自动微分markdown
3. 215Calculusmarkdown
4. 216微积分markdown
5. 217Preliminariesmarkdown
6. 218Linear Algebramarkdown
7. 219线性代数markdown
8. 220Documentationmarkdown

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recurrent modern17 章

1. 228Beam Searchmarkdown
2. 229束搜索markdown
3. 230Bidirectional Recurrent Neural Networksmarkdown
4. 231双向循环神经网络markdown
5. 232Deep Recurrent Neural Networksmarkdown
6. 233深度循环神经网络markdown
7. 234Encoder-Decoder Architecturemarkdown
8. 235编码器-解码器架构markdown

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recurrent neural networks15 章

1. 245Backpropagation Through Timemarkdown
2. 246通过时间反向传播markdown
3. 247Recurrent Neural Networksmarkdown
4. 248Language Models and the Datasetmarkdown
5. 249语言模型和数据集markdown
6. 250Recurrent Neural Networksmarkdown
7. 251Concise Implementation of Recurrent Neural Networksmarkdown
8. 252循环神经网络的简洁实现markdown

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references1 章

1. 260chapter referencesmarkdown

contrib9 章

1. 261AutoRec：使用自动编码器预测评分markdown
2. 262特征丰富的推荐系统markdown
3. 263因子分解机markdown
4. 264矩阵分解markdown
5. 265MovieLens数据集markdown
6. 266机器翻译markdown
7. 267文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）markdown
8. 268文本情感分类：使用循环神经网络markdown

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