原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者。
目录
- 预备知识
1.1 数据操作
1.2 自动求梯度
1.3 查阅文档
1.4 本章附录 - 深度学习基础
2.1 线性回归
2.2 线性回归的从零开始实现
2.3 线性回归的简洁实现
2.4 softmax回归
2.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）
2.6 softmax回归的从零开始实现
2.7 softmax回归的简洁实现
2.8 多层感知机
2.9 多层感知机的从零开始实现
2.10 多层感知机的简洁实现
2.11 模型选择、欠拟合和过拟合
2.12 权重衰减
2.13 丢弃法
2.14 正向传播、反向传播和计算图
2.15 数值稳定性和模型初始化
2.16 实战Kaggle比赛：房价预测
2.17 本章附录 - 深度学习计算
3.1 模型构造
3.2 模型参数的访问、初始化和共享
3.3 自定义层
3.4 读取和存储
3.5 GPU计算
3.6 本章附录 - 卷积神经网络
4.1 二维卷积层
4.2 填充和步幅
4.3 多输入通道和多输出通道
4.4 池化层
4.5 卷积神经网络（LeNet）
4.6 深度卷积神经网络（AlexNet）
4.7 使用重复元素的网络（VGG）
4.8 网络中的网络（NiN）
4.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）
4.10 批量归一化
4.11 残差网络（ResNet）
4.12 稠密连接网络（DenseNet）
4.13 本章附录 - 循环神经网络
5.1 语言模型
5.2 循环神经网络
5.3 语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）
5.4 循环神经网络的从零开始实现
5.5 循环神经网络的简洁实现
5.6 通过时间反向传播
5.7 门控循环单元（GRU）
5.8 长短期记忆（LSTM）
5.9 深度循环神经网络
5.10 双向循环神经网络
5.11 本章附录 - 优化算法
6.1 优化与深度学习
6.2 梯度下降和随机梯度下降
6.3 小批量随机梯度下降
6.4 动量法
6.5 AdaGrad算法
6.6 RMSProp算法
6.7 AdaDelta算法
6.8 Adam算法
6.9 本章附录 - 计算性能
7.1 命令式和符号式混合编程
7.2 自动并行计算
7.3 多GPU计算
7.4 本章附录 - 计算机视觉
8.1 图像增广
8.2 微调
8.3 目标检测和边界框
8.4 锚框
8.5 多尺度目标检测
8.6 目标检测数据集（皮卡丘）
8.7 单发多框检测（SSD）
8.8 区域卷积神经网络（R-CNN）系列
8.9 语义分割和数据集
8.10 全卷积网络（FCN）
8.11 样式迁移
8.12 实战Kaggle比赛：图像分类（CIFAR-10）
8.13 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
8.14 语义分割网络（U-Net）
8.15 本章附录 - 自然语言处理
9.1 词嵌入（word2vec）
9.2 近似训练
9.3 word2vec的实现
9.4 子词嵌入（fastText）
9.5 全局向量的词嵌入（GloVe）
9.6 求近义词和类比词
9.7 文本情感分类：使用循环神经网络
9.8 文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）
9.9 编码器—解码器（seq2seq）
9.10 束搜索
9.11 注意力机制
9.12 机器翻译
9.13 本章附录
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