动手学深度学习

内容简介

《动手学深度学习》是一本深入浅出地介绍深度学习技术的书籍。本书通过实践案例，帮助读者掌握深度学习的基本概念和应用技巧。

书中涵盖了从基础的神经网络到复杂的深度学习模型，适合初学者和有一定经验的开发者阅读。

如何使用本书
深度学习简介
    起源
    发展
    成功案例
    特点
预备知识
    获取和运行本书的代码
    数据操作
    自动求梯度
    查阅文档
深度学习基础
    线性回归
    线性回归的从零开始实现
    线性回归的简洁实现
    softmax回归
    图像分类数据集（Fashion-MNIST）
    softmax回归的从零开始实现
    softmax回归的简洁实现
    多层感知机

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