bombardier2000 / d2l-ru

D2L.ai: Интерактивная книга по глубокому обучению с кодом охватывающим несколько фреймворков, математикой и обсуждениями

Сайт книги | STAT 157 Course at UC Berkeley | Последняя версия: v0.17.0

Лучший способ понять глубокое обучение - это учиться делая.

Эта книга с открытым исходным кодом представляет собой нашу попытку сделать глубокое обучение доступным, обучая вас концепциям, контексту и коду. Вся книга написана в блокнотах Jupyter и естественным образом включает в себя иллюстраций, математику и интерактивные примеры с самодостаточным кодом.

Наша цель - предложить источник который

1. в свободном доступе для каждого;
2. обладает достаточной технической глубиной, чтобы стать стартом на пути становления специалистом по прикладному машинному обучению;
3. включает исполняемый код, показывающий читателю как решать задачи на практике;
4. позволяет быстрые обновления, как нами так и сообществом в целом;
5. дополнен форумом для интерактивных дискуссий технических деталей и ответов на вопросы.

Университеты использующие D2L

Статьи использующие D2L

1. Descending through a Crowded Valley--Benchmarking Deep Learning Optimizers. R. Schmidt, F. Schneider, P. Hennig. International Conference on Machine Learning, 2021

2. Universal Average-Case Optimality of Polyak Momentum. D. Scieur, F. Pedregosan. International Conference on Machine Learning, 2020

3. 2D Digital Image Correlation and Region-Based Convolutional Neural Network in Monitoring and Evaluation of Surface Cracks in Concrete Structural Elements. M. Słoński, M. Tekieli. Materials, 2020

4. GluonCV and GluonNLP: Deep Learning in Computer Vision and Natural Language Processing. J. Guo, H. He, T. He, L. Lausen, M. Li, H. Lin, X. Shi, C. Wang, J. Xie, S. Zha, A. Zhang, H. Zhang, Z. Zhang, Z. Zhang, S. Zheng, and Y. Zhu. Journal of Machine Learning Research, 2020

5. Detecting Human Driver Inattentive and Aggressive Driving Behavior Using Deep Learning: Recent Advances, Requirements and Open Challenges. M. Alkinani, W. Khan, Q. Arshad. IEEE Access, 2020

больше

1. Diagnosing Parkinson by Using Deep Autoencoder Neural Network. U. Kose, O. Deperlioglu, J. Alzubi, B. Patrut. Deep Learning for Medical Decision Support Systems, 2020

2. Deep Learning Architectures for Medical Diagnosis. U. Kose, O. Deperlioglu, J. Alzubi, B. Patrut. Deep Learning for Medical Decision Support Systems, 2020

3. ControlVAE: Tuning, Analytical Properties, and Performance Analysis. H. Shao, Z. Xiao, S. Yao, D. Sun, A. Zhang, S. Liu, T. Abdelzaher.

4. Potential, challenges and future directions for deep learning in prognostics and health management applications. O. Fink, Q. Wang, M. Svensén, P. Dersin, W-J. Lee, M. Ducoffe. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2020

5. Learning User Representations with Hypercuboids for Recommender Systems. S. Zhang, H. Liu, A. Zhang, Y. Hu, C. Zhang, Y. Li, T. Zhu, S. He, W. Ou. ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 2021

Если вы находите эту книга полезной, отметьте (★) этот репозиторий или процитируйте эту книгу, используя следующую запись bibtex: :

@article{zhang2021dive,
    title={Dive into Deep Learning},
    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},
    journal={arXiv preprint arXiv:2106.11342},
    year={2021}
}

Рекомендации

"Менее чем за десятилетие революция в области искусственного интеллекта перекинулась из исследовательских лабораторий в широкие отрасли, во все уголки нашей повседневной жизни. «Погружение в глубокое обучение» - это отличный учебник по глубокому обучению, который заслуживает внимания каждого, кто хочет узнать, почему глубокое обучение вызвало революцию в области искусственного интеллекта: самую мощную технологическую силу нашего времени."

— Jensen Huang, Основатель и CEO, NVIDIA

"Это своевременная и увлекательная книга, содержащая не только исчерпывающий обзор принципов глубокого обучения, но и подробные алгоритмы с практическим программным кодом, а также современное введение в глубокое обучение в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка. Погрузитесь в эту книгу, если хотите погрузиться в глубокое обучение!"

— Jiawei Han, Michael Aiken Chair Professor, University of Illinois at Urbana-Champaign

"Это долгожданное дополнение к литературе по машинному обучению с упором на практику, реализованное посредством интеграции ноутбуков Jupyter. Это бесценно для студентов, изучающих глубокое обучение, чтобы стать профессионалом в этой области."

— Bernhard Schölkopf, Director, Max Planck Institute for Intelligent Systems

Контрибьютить (Узнай как)

Эта книга с открытым исходным кодом улучшается педагогическими предложеними, исправлением опечаток и другими предложениями, внесенными участниками сообщества. Ваша помощь очень важна для того, чтобы сделать книгу лучше для всех.

Дорогие D2L контрибьюторы, пожалуйста пришлите ваш GitHub ID и имя на адрес d2lbook.en AT gmail DOT com чтобы мы могли добавить его в благодарности. Спасибо.

Лицензии

Эта книга с открытым исходным кодом пишется под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. См. файл лицензии.

Код примеров и справок в этой книге с открытым исходным кодом доступен по модифицированной лицензии MIT. См. файл LICENSE-SAMPLECODE.

Китайская версия | Обсудить и сообщить о проблеме | Нормы поведения | Другая информация