TensorFlow之外的好选择 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 机器学习
• 深度学习
• Python
• PyTorch
• Keras
• JAX
• 模型部署
• 数据科学
• 人工智能
• 框架选择

机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书绕过理论障碍，打通了一条由浅入深的机器学习之路。丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。

　　本书包含两部分：机器学习篇和深度学习篇。

　　机器学习篇，主要从零开始，介绍什么是资料特征、机器学习模型，如何训练模型、侦错模型，以及如何评估模型的成绩。透过一些简单的工作实例，说明在使用模型时如何分析并处理工作资料的特征，如何组合多个模型共同完成工作，并尝试将机器学习技术运用到股票交易中，重复熟悉这些技术的同时，感受机器学习技术在落实到专业领域时常犯的错误。

　　深度学习篇，则主要介绍一些很基础的深度学习模型，如DNN、CNN 等，简单涵盖一些RNN 的概念描述。我们更关注模型的直观原理和背后的生物学设计理念，希望读者能够带着这些了解，直接上手应用深度学习架构。

　　本书适合有Python程式设计能力的读者。如果读者有简单的数学基础，了解机率、矩阵则更佳。使用过Numpy、pandas 等资料处理工具的读者读起来也会更轻松，但这些都不是必需的。

　　本书所附程式可在www.topteam.cc 佳魁官网下载
 

书籍简介：《深度学习的基石：从感知机到 Transformer 的演进之路》 一、引言：穿越深度学习的百年星河 本书旨在为读者构建一个全面、深入且富有历史洞察力的深度学习知识体系。我们不聚焦于某一特定框架的工具集操作，而是致力于剖析支撑整个现代人工智能大厦的底层理论、核心算法及其迭代演进的脉络。本书将带领读者穿越从上世纪中叶感知机理论的萌芽，到如今占据统治地位的 Transformer 架构的宏大历史进程。 二、第一篇：神经网络的起源与早期探索 (The Genesis) 本篇将深入探讨人工神经网络的理论基石。我们将从生物神经元的工作原理出发，解析由 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 于1943年提出的形式化模型。 1. 感知机 (Perceptron) 的兴衰： 详尽阐述 Frank Rosenblatt 在1957年提出的感知机模型，其结构、学习规则（Delta Rule 的前身），以及它在解决线性可分问题上的巨大成功。随后，重点分析 Minsky 和 Papert 在《Perceptrons》一书中指出的其局限性——无法处理异或（XOR）问题，这直接导致了第一次“AI 寒冬”的来临。 2. 多层感知机 (MLP) 与反向传播的曙光： 介绍如何通过引入隐藏层来解决线性不可分问题。我们将详细剖析反向传播 (Backpropagation) 算法，不仅仅是其数学推导（链式法则的应用），更重要的是理解它如何有效地将误差信号从输出层反馈至网络深层，从而实现了高效的权重更新。这部分内容将严格基于微积分和线性代数的原理进行阐述。 3. 激活函数的历史选择： 探讨早期 Sigmoid 和 Tanh 函数的特性、梯度饱和问题（Vanishing Gradient），为后续章节中引入 ReLU 等现代激活函数做铺垫。 三、第二篇：迈向深度：克服训练的挑战 (Deepening the Layers) 随着网络层数的增加，训练的难度呈现指数级增长。本篇聚焦于解决这些深层网络训练中的核心技术难题。 1. 梯度消失与爆炸问题： 深入分析梯度在深层网络中传播时，由于反复乘法作用导致的数值不稳定现象。我们将详细对比 Sigmoid、Tanh 与 ReLU 族函数（如 Leaky ReLU, PReLU）在梯度流动方面的差异，论证 ReLU 如何成为深度学习时代的首选激活函数。 2. 正则化技术： 详细讲解如何防止模型在训练集上过度拟合。内容包括 L1/L2 正则化（权重衰减）、早停法 (Early Stopping)，以及最具革命性的 Dropout 技术。Dropout 的引入不仅仅是一种技巧，它背后的概率论解释——将模型视为一个庞大集成学习的子集——是理解其有效性的关键。 3. 优化器的演进： 从经典的随机梯度下降 (SGD) 开始，系统梳理优化算法的发展轨迹。重点剖析动量 (Momentum) 如何加速收敛，自适应学习率方法如 AdaGrad、RMSProp 的原理，并最终详细解析 Adam (Adaptive Moment Estimation) 优化器，它如何结合了动量和 RMSProp 的优点，成为目前应用最广泛的优化器之一。 四、第三篇：结构化数据的革命：卷积神经网络 (CNNs) 本篇完全致力于卷积神经网络，这是计算机视觉领域取得突破性进展的核心驱动力。 1. 卷积操作的本质： 阐释卷积层如何通过共享权重和局部连接的特性，极大地减少了参数数量，并实现了对空间特征的有效提取。我们不会停留在表面的“滤波器”概念，而是深入探讨感受野 (Receptive Field) 的概念及其在多层网络中的累积效应。 2. 经典网络架构的解构： 详细分析奠定现代 CNN 基础的里程碑式网络： LeNet-5： 奠定基础的初步设计。 AlexNet： 引入 ReLU 和 Dropout，标志着深度学习的复兴。 VGGNet： 通过堆叠小尺寸（3x3）卷积核来深化网络结构的设计哲学。 GoogLeNet (Inception)： 介绍 Inception 模块如何通过并行化不同尺度的卷积操作来优化计算资源的使用效率。 ResNet (残差网络)： 深入探讨残差连接 (Residual Block) 如何通过“跳跃连接”有效解决了超深网络中的信息流断裂和梯度退化问题，使得训练数百层深的网络成为可能。 五、第四篇：序列数据的统一：循环网络与注意力机制 (Sequence Mastery) 本篇转向处理时间序列和自然语言等具有顺序依赖性的数据。 1. 循环神经网络 (RNN) 的局限性： 分析标准 RNN 在处理长距离依赖时的固有缺陷，即其隐藏状态在时间步传播中信息衰减的问题。 2. 长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)： 详细解析 LSTM 复杂的内部结构——遗忘门、输入门、输出门和细胞状态 (Cell State)。重点阐述这些“门控”机制如何精细地控制信息的流入、保留和遗忘，从而有效解决了长期依赖问题。GRU 作为 LSTM 的简化版本，也将进行对比分析。 3. 注意力机制的诞生： 介绍 Attention 机制的原理，它如何允许模型在处理序列的特定部分时，动态地分配计算资源和关注度。我们将从早期的 Seq2Seq 模型中的加性注意力（Additive Attention）开始讲解。 六、第五篇：模型的范式转变：Transformer 架构 本书的收官部分将完全聚焦于 Transformer 及其带来的范式革命，这是当前自然语言处理（NLP）乃至更广阔领域的基础。 1. 自注意力机制 (Self-Attention)： 详细拆解 Multi-Head Self-Attention 层的内部工作机制，特别是 Query (查询), Key (键), Value (值) 向量的计算过程，以及 Softmax 的作用。理解它如何并行计算序列中所有元素之间的关系，摆脱了 RNN 的顺序依赖。 2. Transformer 的整体结构： 剖析编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 的堆叠结构，以及它们内部特有的“残差连接 + 层归一化”组合。 3. 位置编码 (Positional Encoding)： 解释由于自注意力机制本身缺乏顺序感知能力，位置编码是如何通过数学函数（如正弦和余弦函数）将序列位置信息注入到输入嵌入向量中的。 4. 预训练模型的浪潮： 基于 Transformer 架构，我们将简要介绍 BERT（双向编码器）、GPT（自回归解码器）等预训练模型的概念及其在下游任务中的应用范式，强调“预训练+微调”的强大能力。 总结： 《深度学习的基石：从感知机到 Transformer 的演进之路》避免了对任何特定软件库的过度依赖，专注于传递深度学习理论的“硬核”知识。全书通过严格的逻辑推演和对历史关键节点的梳理，旨在帮助读者建立一个坚实且富有层次感的理论框架，使读者不仅“知道如何做”，更深层次地理解“为什么这样做有效”。本书适合有一定数学基础，并希望深入理解现代深度学习算法内在机制的研究人员、工程师和高级爱好者。

作者简介

阿布

　　多年互联网金融技术经验，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司，现为自由职，个人量化交易者，擅长个人中小资金量化交易领域系统开发，以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支援、量化培训等工作。|

胥嘉幸

　　北京大学硕士，先后任职百度金融证券、百度糯米搜索部门。致力于大数据机器学习方面的研究，有深厚的数学功底和理论支撑。将机器学习技术融于传统金融量化领域方面颇有研究。
 

前言

第一篇　机器学习篇
第1章　初识机器学习
1.1　机器学习——指定机器「学习」的灵魂
1.2　KNN——相似的邻居请投票
1.3　逻辑分类I：线性分类模型
1.4　逻辑分类II：线性分类模型
第2章　机器学习进阶
2.1　特征工程
2.2　侦错模型
2.3　分类模型评估指标
2.4　回归模型
2.5　决策树模型
2.6　模型融合
第3章　实战：股票量化
3.1　第一步：建置童话世界
3.2　第二步：应用机器学习
3.3　第三步：在真实世界应用机器学习

第二篇　深度学习篇
第4章　深度学习：背景和工具
4.1　背景
4.2　深度学习架构简介
4.3　深度学习架构快速上手
4.4　Caffe 实现逻辑分类模型
第5章　深层学习模型
5.1　解密生物智慧
5.2　DNN神经网路模型
5.3　神经元的深层网路结构
5.4　典型的DNN 深层网路模型：MLP
5.5　Caffe 实现MLP
第6章　学习空间特征
6.1　前置处理空间资料
6.2　描述图片的空间特征：特征图
6.3　CNN 模型I：旋积神经网路原理
6.4　CNN 模型II：图片识别
6.5　CNN 的实现模型
6.6　微训练模型（Fine-Tuning）
第7章　Caffe 实例：狗狗品种辨别
7.1　准备图片资料
7.2　训练模型
7.3　使用产生的模型进行分类
第8章　漫谈时间序列模型
8.1　Embedding
8.2　输出序列的模型
8.3　深度学习：原理篇归纳
第9章　用深度学习做个艺术画家：模仿实现prisma
9.1　机器学习初探艺术作画
9.2　实现秒级艺术作画

附录A 机器学习环境部署
附录B 深度学习环境部署
附录C 随书程式执行环境部署
 

前言

　　越来越多的人期待能挤进机器学习这一领域，这些人常常有一些程式设计和自学能力，但数学等基础理论能力不足。对于这些人群，从头开始学习机率统计等基础学科是痛苦的，如果直接上手使用机器学习工具常常又感到了解不足，缺少点什么。本书就是针对这一人群，避过数学推导等复杂的理论推衍，介绍模型背后的一些简单直观的了解，以及如何上手使用。

　　本书希望能够获得这些人的喜爱。

　　全书包含两部分：机器学习篇和深度学习篇。

　　机器学习篇（1 ∼ 3章）主要从零开始，介绍什么是资料特征、机器学习模型，如何训练模型、侦错模型，以及如何评估模型的成绩。透过一些简单的工作实例，说明在使用模型时如何分析并处理工作资料的特征，如何组合多个模型共同完成工作，并在第3章初步尝试将机器学习技术运用到股票交易中，重复熟悉这些技术的同时，感受机器学习技术在落实到专业领域时常犯的错误。

　　深度学习篇（4 ∼ 9章）主要介绍一些很基础的深度学习模型，如DNN、CNN等，简单涵盖一些RNN的概念描述。我们更关注模型的直观原理和背后的生物学设计理念，希望读者能够带着这些了解，直接上手应用深度学习架构。

　　说一点关于阅读本书的建议。本书在撰写时不关注模型技术的数学推导及严谨表述，转而关注其背后的直观原理了解。建议读者以互动执行程式的方式学习，所有范例使用IPython Notebook撰写。读者可在Git找到对应章节的内容，一步步执行书中说明的基础知识，直观感受每一步的执行效果。本书官网所附程式在www.topteam.cc下载，为繁体中文版，作者简体中文程式下载网址则为：github.com/bbfamily/abu。简体中文程式会不时更新，读者们可以随时去github查看。

　　本书适合有Python程式设计能力的读者。如果读者有简单的数学基础，了解机率、矩阵则更佳。使用过Numpy、pandas等资料处理工具的读者读起来也会更轻松，但这些都不是必需的。如果读者缺乏Python程式设计能力，或希望进一步获得Numpy、pandas等工具使用相关的知识，可以关注公众号：abu_quant，获得一些技术资料及文章。

　　感谢出版社提供机会让我们撰写本书，感谢编辑不辞辛苦地和我沟通排版等细节问题。

　　本书的完成同样需要感谢我的几位朋友：吴汶（老虎美股）、刘兆丹（百度金融），感谢你们在本书撰写作过程中提供的有力支援。感谢本书的试读人员：蔡志威、李寅龙。
 

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，着实让我眼前一亮。我一直在机器学习的领域耕耘，也接触过不少框架，但说实话，TensorFlow的门槛和学习曲线，有时确实让我望而却步。这次看到了“TensorFlow之外的好选择”，我立刻被吸引了。我猜想，这本书一定能够解答我心中长久以来的一个困惑：是否一定要局限于一个主流框架，才能在深度学习领域有所建树？我希望这本书能带我领略到PyTorch的优雅，或许还会介绍一些我从未听说过的，但同样强大的工具。我期待着书中能有详细的安装指南，以及不同框架在模型构建、训练、部署上的对比分析。尤其想知道，对于像我这样，对计算资源要求不是特别极致，但追求代码简洁高效的开发者来说，哪些框架更能提供“愉悦”的开发体验。这本书会不会涉及一些针对特定应用场景（比如NLP、CV）的框架选择建议？我迫切希望找到答案，能够拓宽我的技术视野，摆脱对单一框架的依赖。

评分☆☆☆☆☆

看到“TensorFlow之外的好选择”这个书名，我脑海中立刻浮现出一些过往的经历。我曾经尝试过使用一些小众但非常有特色的机器学习库，它们可能在某些特定领域表现出色，但由于不够流行，相关的教程和社区支持也相对较少。这本书是否能够填补这方面的空白？我希望书中能够详细介绍这些框架的设计理念和核心优势，为什么它们能够成为TensorFlow的“好选择”。例如，某些框架可能在数据预处理方面提供了更强大的功能，或者在模型解释性方面有独到的见解。我非常感兴趣了解，在可解释AI（XAI）日益重要的今天，这些“非主流”框架是否能提供更直观、更强大的工具来帮助我们理解模型的决策过程。此外，我希望书中能够深入探讨不同框架在模型部署和集成方面的不同策略，比如如何与现有的系统进行无缝对接，或者如何进行云端和本地部署的迁移。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我联想到，在实际的项目开发中，我们往往会遇到一些“非典型”的需求。比如，我最近在做一个边缘计算的项目，需要在资源受限的设备上部署模型。我一直好奇，除了TensorFlow Lite之外，还有哪些更轻量级、更高效的框架能够胜任这项工作。这本书会不会介绍一些专门为嵌入式设备或者移动端优化的深度学习框架？我期待着能够看到一些关于模型压缩、量化以及硬件加速的讨论。另外，对于研究人员来说，快速验证新算法的有效性至关重要。我希望书中能够介绍一些能够加速原型设计的框架，也许是提供更高级的抽象，或是拥有更丰富的预训练模型库。如果书中能够包含一些不同框架在特定性能指标（如推理速度、内存占用）上的横向对比，那将是对我非常有价值的参考。我希望能借此书，为我在各种约束条件下进行模型选择提供更全面的依据。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习任何技术，最终都要回归到解决实际问题。我的工作常常需要处理非结构化数据，比如大量的文本和图像。我希望这本书能够深入探讨，在处理这些数据类型时，不同的深度学习框架能够提供哪些独特的优势和解决方案。例如，在自然语言处理领域，我希望书中能介绍一些在文本表示、序列建模方面表现出色的框架，它们是否能提供比TensorFlow更高效的API来构建复杂的NLP模型，例如Transformer的变种或者图神经网络。在计算机视觉领域，我期待着能够了解到在图像分割、目标检测、风格迁移等方面，有哪些框架能够提供更简洁、更灵活的实现方式。如果书中能提供一些实际案例，展示如何利用这些框架来解决具体的业务问题，那将是极好的。我希望通过这本书，能够获得更多解决实际问题的“武器”，而不仅仅是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的目录，我的好奇心被彻底点燃了。我一直对如何有效地管理和监控模型训练过程很感兴趣，尤其是当数据集规模庞大，或者模型结构复杂的时候。我希望书中能够详细阐述如何利用这些“TensorFlow之外”的工具，来实现对训练进度的可视化监控，比如损失函数的实时曲线、准确率的变化趋势，甚至还可以包括梯度信息和权重分布的可视化。更进一步，我非常想了解，这些框架在分布式训练方面提供了哪些便捷的接口和高效的解决方案。对于许多需要海量数据和强大算力的项目来说，分布式训练是必不可少的。我希望书中能提供一些关于如何设置分布式训练环境，以及如何优化通信效率的实战技巧。此外，对于模型性能的调优，如何进行超参数搜索，如何利用早停法等策略来避免过拟合，也是我非常关心的内容。这本书能否在这方面给我提供一些切实可行的指导，是我最为期待的。