主要特点

该版本为《动手学深度学习》2.0.0-alpha1版（中文第二版的预览版），翻译自英文版Dive into Deep Learning0.16.3版。

主要改进

• 丰富并修订了第一版第六章“循环神经网络”内容，并分为“循环神经网络”（已在2.0.0-alpha0版发布）和“现代循环神经网络”（本次发布）两章；将第一版第十章中“编码器—解码器（seq2seq）”、“束搜索”和“机器翻译”小节，修订并调整到“现代循环神经网络”中。
• 丰富并修订了第一版第八章“计算性能”，并调整为第十二章，且添加了“硬件”和“参数服务器”小节；

详细改进

《动手学深度学习》2.0.0-alpha1版较2.0.0-alpha0版增加了15个小节：

• 第9章： 现代循环神经网络

  • 9.1. 门控循环单元（GRU）
  • 9.2. 长短期记忆网络（LSTM）
  • 9.3. 深层循环神经网络
  • 9.4. 双向循环神经网络
  • 9.5. 机器翻译与数据集
  • 9.6. 编码器-解码器结构
  • 9.7. 序列到序列学习（seq2seq）
  • 9.8. 束搜索

• 第12章：计算性能

  • 12.1. 编译器和解释器
  • 12.2. 异步计算
  • 12.3. 自动并行
  • 12.4. 硬件
  • 12.5. 多GPU训练
  • 12.6. 多GPU的简洁实现
  • 12.7. 参数服务器

更多未翻译的全新章节请参见已发布的英文版0.16.3版。欢迎关注本书第二版的英文开源项目。我们将同时不断更新中文版，翻译其他章节。