主要特点

该版本为《动手学深度学习》2.0.0-alpha2 版（中文第二版的预览版）。

主要改进

• 添加全新第十章“注意力机制“；
• 丰富并修订第一版“计算机视觉”内容，添加“转置卷积“小节，并调整为第十三章。

详细改进

《动手学深度学习》2.0.0-alpha2版较2.0.0-alpha1版增加了21个小节：

• 第10章：注意力机制

  • 10.1. 注意力提示
  • 10.2. 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
  • 10.3. 注意力打分函数
  • 10.4. Bahdanau 注意力
  • 10.5. 多头注意力
  • 10.6. 自注意力和位置编码
  • 10.7. Transformer

• 第13章： 计算机视觉

  • 11.1. 图像增广
  • 11.2. 微调
  • 11.3. 目标检测和边界框
  • 11.4. 锚框
  • 11.5. 多尺度目标检测
  • 11.6. 目标检测数据集
  • 11.7. 单发多框检测（SSD）
  • 11.8. 区域卷积神经网络（R-CNN）系列
  • 11.9. 语义分割和数据集
  • 11.10. 转置卷积
  • 11.11. 全卷积网络（FCN）
  • 11.12 样式迁移
  • 11.13. 实战Kaggle比赛：图像分类（CIFAR-10）
  • 11.14. 实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）

更多未翻译的全新章节请参见已发布的英文开源项目。我们将同时不断更新中文版，翻译其他章节。