机器学习领域经典教材升级

由某中心科学家参与编著的开放式交互教材《Dive into Deep Learning》近期发布重大更新，新增Google JAX编程库实现及三个技术章节。该书第一卷将于2023年由剑桥大学出版社发行纸质版。

技术框架扩展

• JAX框架集成：成为首本提供JAX实现的深度学习教材，该Python库基于NumPy API构建，专攻高性能数值计算
• 多框架支持：同步维护MXNet、PyTorch和TensorFlow版本实现
• 社区驱动更新：根据开源项目和研究论文中JAX应用趋势新增技术内容

新增核心技术章节

1. 强化学习

• 由某机构客座教授与科学家联合撰写
• 涵盖马尔可夫决策过程（MDP）、价值迭代算法和Q学习算法
• 包含深度网络在强化学习中的实践应用
• 为理解生成式AI模型（如ChatGPT）底层技术提供支撑

2. 高斯过程

• 纽约大学机器学习团队主导编写
• 提供函数空间建模视角，可与深度神经网络互补结合
• 应用于主动学习、超参数优化和时空回归等前沿领域
• 集成GPyTorch等可扩展算法框架

3. 超参数优化

• 某中心柏林实验室科学家团队开发
• 提出嵌套优化解决方案，通过代理函数提升验证效率
• 包含最先进超参数优化技术的实践指导

技术特色

• 每章节提供社区讨论链接实现知识共享
• 所有代码示例包含可执行数据实例
• 通过某机构翻译服务实现多语言技术内容同步

出版计划

原著第一卷由四位科学家联合撰写，涵盖深度学习理论基础、数学模型和代码实现，2023年正式出版发行。读者可通过GitHub项目页和社交媒体账号获取持续更新。