020年疫情刚开始的时候，《动手学深度学习》的英文版相较中文版已经多出不少内容了。我们书第一版的不少老读者表示，疫情在家虽然想学习，但第一版早就刷完，于是只好刷阿信和小抖。沐神和我的第一反应是：

这样对眼睛不好。

于是不等英文版完成，我们就立即发起中文版2.0的项目。具体来说：

  • 我们继续在英文版添加新内容和改进已有内容。
  • 何孝霆与Rachel（瑞潮儿）两位主力选手和d2l-ai/d2l-zh GitHub社区众多小伙伴共同努力，不断将英文版的最新内容同步到中文版，包括PyTorch和TensorFlow的实现。
  • 沐神牺牲宝贵的带娃时间，基于不断更新的中文版内容每周直播教学（李沐：动手学深度学习PyTorch篇直播总结）
虽然疫情还没有过去，但我们在今天终于可以发布《动手学深度学习》中文版2.0beta版了！大家可以访问zh.d2l.ai 或者 zh-v2.d2l.ai ：
第一版的内容已移至 zh-v1.d2l.ai
在中文版2.0版项目的进程中，我们发现机器学习不少术语的中文翻译在不同著作中不一致。本着严谨的态度，我们和周志华、李航、邱锡鹏三位老师进行了数周的讨论。最终，机器之心的小伙伴们精心整理了一份中英文术语对照表，并将它开源。中文版2.0版参考了这些术语翻译，例如 dropout -> 暂退法， robustness -> 稳健性：

主要特点

该版本为《动手学深度学习》2.0.0-beta版（中文第二版的预览版）。

主要改进

  • 丰富并修订了第一版第十章“自然语言处理”内容，并分为“自然语言处理：预训练”和“自然语言处理：应用”两章，添加了“BERT”和“自然语言推断”的相关内容；
  • 丰富并修订第一版“附录内容”内容，并调整为第十六章；
  • 更新全书内容与英文版0.17.1保持一致。

详细改进

《动手学深度学习》2.0.0-beta0版较2.0.0-alpha2版增加了23个小节：
  • 第14章：自然语言处理：预训练
    • 14.1. 词嵌入（Word2vec）
    • 14.2. 近似训练
    • 14.3. 用于预训练词嵌入的数据集
    • 14.4. 预训练word2vec
    • 14.5. 全局向量的词嵌入（GloVe）
    • 14.6. 子词嵌入
    • 14.7. 词的相似性和类比任务
    • 14.8. 来自Transformer的双向编码器表示（BERT）
    • 14.9. 用于预训练BERT的数据集
    • 14.10. 预训练BERT
  • 第15章：自然语言处理：应用
    • 15.1. 情感分析及数据集
    • 15.2. 情感分析：使用递归神经网络
    • 15.3. 情感分析：使用卷积神经网络
    • 15.4. 自然语言推断与数据集
    • 15.5. 自然语言推断：使用注意力
    • 15.6. 针对序列级和词元级应用程序微调BERT
    • 15.7. 自然语言推断：微调BERT
  • 第16章：（附录）深度学习工具
    • 16.1. 使用Jupyter Notebooks
    • 16.2. 使用Amazon SageMaker
    • 16.3. 使用Amazon EC2实例
    • 16.4. 选择服务器和GPU
    • 16.5. 为本书做贡献
    • 16.6. d2l API 文档

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