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《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）是由阿斯顿·张（Aston Zhang）、李沐（Mu Li）等人共同合著的一本深度学习教材。这本书以在线交互式书籍的形式呈现，采用Jupyter Notebook，提供了丰富的代码示例和实践机会。书中主要内容包括深度学习的基本概念、理论知识以及实际应用。
以下是该书的一些主要笔记：
- 基础概念：线性回归 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 自注意力机制
- 深度学习框架：使用MXNet和Gluon深度学习框架进行实践 深入理解框架的底层实现
- 实际应用：图像分类 目标检测 语言模型和自然语言处理
- 深度学习的进阶主题：深度强化学习 生成对抗网络（GAN） 迁移学习
- 实际案例：实际项目案例，如图像生成和风格迁移
通过大量的代码示例和实际项目的讲解，帮助读者更好地理解深度学习的概念和应用。由于该书采用在线交互式的形式，读者可以直接在浏览器中运行代码，加深对深度学习算法的理解。