深度学习经典教材重大更新与技术演进

教材更新内容

开源交互式深度学习教材《Dive into Deep Learning》近期宣布重要更新，新增Google JAX实现及第二卷的三个新章节。第一卷精装版将于2023年由剑桥大学出版社出版。

技术实现细节

该教材新增对Google JAX的支持，这是一个基于NumPy API的高性能Python数值计算库。教材成为首本提供JAX实现的深度学习著作，同时继续支持MXNet、PyTorch和TensorFlow框架。某中心高级科学家表示："JAX在开源项目和研究中应用日益增多，因此我们快速将JAX实现纳入教材"。

新增章节内容

强化学习章节
由某机构客座教授与科学家共同撰写，涵盖马尔可夫决策过程（MDP）、值迭代算法和Q学习算法，并介绍使用深度网络在未知环境中采取行动的强化学习方法。该技术是ChatGPT等生成式AI模型的核心基础。

高斯过程章节
由某机构客座教授、纽约大学机器学习组负责人编写，重点阐述高斯过程在函数空间建模、主动学习和时空回归等领域的应用，以及与深度学习框架GPyTorch的融合。

超参数优化章节
由某机构柏林科学家团队创作，系统介绍超参数优化方法，包括利用低成本代理函数提高优化效率的最新进展，帮助读者掌握最先进的超参数调优技术。

社区与出版

教材第一卷由四位作者合作完成，读者可通过GitHub项目和Twitter账号@D2L-AI获取最新更新。该教材已被全球400多所高校采用，提供代码示例和社区讨论链接。
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