《动手学深度学习》的英文版更新比中文版更及时，因此存在新增的内容
本文针对英文版增添的内容进行简要补充，尚未观看本书或笔记的读者建议先看正文
1 《线性神经网络》的内容拆分与丰富
英文版中，将原本的第三章3.《动手学深度学习》线性神经网络拆分为两个部分：用于回归的线性神经网络和用于分类的线性神经网络
在英文版的第3章《用于回归的线性神经网络》的内容概述如下：
- 保留中文版第3章的线性回归及其代码实现
- 新增与面向对象设计相关的概念说明和代码示例
- 对后续需要用到的几个常用基类（Models、Data、Trainiing）进行简单说明
- 对数据的读取、生成和数据加载器进行简要说明和代码实现
- 将中文版第4章的欠拟合和过拟合和权重衰减相关内容迁至第3章
英文版的第4章《用于分类的线性神经网络》的内容概述如下：
- 将中文版第3章的分类数据集、softmax回归及其代码实现迁至第4章
- 将中文版第4章的环境和分布偏移相关内容迁至第4章
- 由于章节的拆分，英文版第5章节内容将对应中文版第4章，其他以此类推
2 《多层感知机》的内容变动
- 部分内容（模型拟合、模型评价、分布偏移等）拆分移至前两章
- 在5.5节增加了对深度学习的模型泛化性、正则方法的总结与思考
3 《现代卷积神经网络》的内容变动
4 《注意力机制》的内容变更
5 其他变动
- 默认的首选编程语言从MXNET改为了PYTORCH
- 本文只记录了比较大的内容变动，部分细节变动可能存在遗漏
- 英文版新增了两个偏向应用的章节：推荐系统 和 生成对抗网络
- 英文版附录新增加了一个完整的章节，深度学习相关的数学基础
- 英文版附录-深度学习工具一章补充了Colab使用说明和本书常用函数说明