这篇文章的介绍如下：内容简介 · · · · · ·本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本选用经典的PyTorch深度学习框架旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容并针对技术的发展新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关

《动手学深度学习》是一本经典的深度学习教材，而这本重磅升级版则选用了PyTorch深度学习框架，为读者提供更为便捷的交互式学习体验。本书重新修订了所有内容，并新增了注意力机制、预训练等内容，以应对技术发展的需求。本书包含15章，涵盖了深度学习的基础知识和预备知识，以及深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等现代深度学习应用的基本工具。此外，本书还讨论了深度学习中常用的优化算法和影响计算性能的重要因素，列举了深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

本书不仅覆盖了深度学习的方法，还包含了实践方面的内容，非常适合在校大学生、技术人员和研究人员阅读。当然，读者需要具备基本的Python编程知识以及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。

本书的作者阵容非常强大，包括亚马逊资深科学家阿斯顿.张、美国卡内基梅隆大学助理教授扎卡里.C. 立顿、亚马逊资深首席科学家李沐以及亚马逊副总裁/杰出科学家亚历山大.J. 斯莫拉。他们都是深度学习领域的专家，曾在多个领域做出了杰出的贡献。

如果你对深度学习感兴趣，或者想要深入了解深度学习的基础知识和应用，那么这本书一定不容错过。它将为你提供丰富的知识和交互式学习体验，帮助你更好地理解深度学习的原理和应用，从而应用到实际的项目中