TensorFlow之外的好選擇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 機器學習
• 深度學習
• Python
• PyTorch
• Keras
• JAX
• 模型部署
• 數據科學
• 人工智能
• 框架選擇

機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書繞過理論障礙，打通瞭一條由淺入深的機器學習之路。豐富的實戰案例講解，介紹如何將機器學習技術運用到股票量化交易、圖片渲染、圖片識彆等領域。

　　本書包含兩部分：機器學習篇和深度學習篇。

　　機器學習篇，主要從零開始，介紹什麼是資料特徵、機器學習模型，如何訓練模型、偵錯模型，以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例，說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵，如何組閤多個模型共同完成工作，並嘗試將機器學習技術運用到股票交易中，重復熟悉這些技術的同時，感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。

　　深度學習篇，則主要介紹一些很基礎的深度學習模型，如DNN、CNN 等，簡單涵蓋一些RNN 的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念，希望讀者能夠帶著這些瞭解，直接上手應用深度學習架構。

　　本書適閤有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎，瞭解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas 等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆，但這些都不是必需的。

　　本書所附程式可在www.topteam.cc 佳魁官網下載
 

書籍簡介：《深度學習的基石：從感知機到 Transformer 的演進之路》 一、引言：穿越深度學習的百年星河 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入且富有曆史洞察力的深度學習知識體係。我們不聚焦於某一特定框架的工具集操作，而是緻力於剖析支撐整個現代人工智能大廈的底層理論、核心算法及其迭代演進的脈絡。本書將帶領讀者穿越從上世紀中葉感知機理論的萌芽，到如今占據統治地位的 Transformer 架構的宏大曆史進程。 二、第一篇：神經網絡的起源與早期探索 (The Genesis) 本篇將深入探討人工神經網絡的理論基石。我們將從生物神經元的工作原理齣發，解析由 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 於1943年提齣的形式化模型。 1. 感知機 (Perceptron) 的興衰： 詳盡闡述 Frank Rosenblatt 在1957年提齣的感知機模型，其結構、學習規則（Delta Rule 的前身），以及它在解決綫性可分問題上的巨大成功。隨後，重點分析 Minsky 和 Papert 在《Perceptrons》一書中指齣的其局限性——無法處理異或（XOR）問題，這直接導緻瞭第一次“AI 寒鼕”的來臨。 2. 多層感知機 (MLP) 與反嚮傳播的曙光： 介紹如何通過引入隱藏層來解決綫性不可分問題。我們將詳細剖析反嚮傳播 (Backpropagation) 算法，不僅僅是其數學推導（鏈式法則的應用），更重要的是理解它如何有效地將誤差信號從輸齣層反饋至網絡深層，從而實現瞭高效的權重更新。這部分內容將嚴格基於微積分和綫性代數的原理進行闡述。 3. 激活函數的曆史選擇： 探討早期 Sigmoid 和 Tanh 函數的特性、梯度飽和問題（Vanishing Gradient），為後續章節中引入 ReLU 等現代激活函數做鋪墊。 三、第二篇：邁嚮深度：剋服訓練的挑戰 (Deepening the Layers) 隨著網絡層數的增加，訓練的難度呈現指數級增長。本篇聚焦於解決這些深層網絡訓練中的核心技術難題。 1. 梯度消失與爆炸問題： 深入分析梯度在深層網絡中傳播時，由於反復乘法作用導緻的數值不穩定現象。我們將詳細對比 Sigmoid、Tanh 與 ReLU 族函數（如 Leaky ReLU, PReLU）在梯度流動方麵的差異，論證 ReLU 如何成為深度學習時代的首選激活函數。 2. 正則化技術： 詳細講解如何防止模型在訓練集上過度擬閤。內容包括 L1/L2 正則化（權重衰減）、早停法 (Early Stopping)，以及最具革命性的 Dropout 技術。Dropout 的引入不僅僅是一種技巧，它背後的概率論解釋——將模型視為一個龐大集成學習的子集——是理解其有效性的關鍵。 3. 優化器的演進： 從經典的隨機梯度下降 (SGD) 開始，係統梳理優化算法的發展軌跡。重點剖析動量 (Momentum) 如何加速收斂，自適應學習率方法如 AdaGrad、RMSProp 的原理，並最終詳細解析 Adam (Adaptive Moment Estimation) 優化器，它如何結閤瞭動量和 RMSProp 的優點，成為目前應用最廣泛的優化器之一。 四、第三篇：結構化數據的革命：捲積神經網絡 (CNNs) 本篇完全緻力於捲積神經網絡，這是計算機視覺領域取得突破性進展的核心驅動力。 1. 捲積操作的本質： 闡釋捲積層如何通過共享權重和局部連接的特性，極大地減少瞭參數數量，並實現瞭對空間特徵的有效提取。我們不會停留在錶麵的“濾波器”概念，而是深入探討感受野 (Receptive Field) 的概念及其在多層網絡中的纍積效應。 2. 經典網絡架構的解構： 詳細分析奠定現代 CNN 基礎的裏程碑式網絡： LeNet-5： 奠定基礎的初步設計。 AlexNet： 引入 ReLU 和 Dropout，標誌著深度學習的復興。 VGGNet： 通過堆疊小尺寸（3x3）捲積核來深化網絡結構的設計哲學。 GoogLeNet (Inception)： 介紹 Inception 模塊如何通過並行化不同尺度的捲積操作來優化計算資源的使用效率。 ResNet (殘差網絡)： 深入探討殘差連接 (Residual Block) 如何通過“跳躍連接”有效解決瞭超深網絡中的信息流斷裂和梯度退化問題，使得訓練數百層深的網絡成為可能。 五、第四篇：序列數據的統一：循環網絡與注意力機製 (Sequence Mastery) 本篇轉嚮處理時間序列和自然語言等具有順序依賴性的數據。 1. 循環神經網絡 (RNN) 的局限性： 分析標準 RNN 在處理長距離依賴時的固有缺陷，即其隱藏狀態在時間步傳播中信息衰減的問題。 2. 長短期記憶網絡 (LSTM) 與門控循環單元 (GRU)： 詳細解析 LSTM 復雜的內部結構——遺忘門、輸入門、輸齣門和細胞狀態 (Cell State)。重點闡述這些“門控”機製如何精細地控製信息的流入、保留和遺忘，從而有效解決瞭長期依賴問題。GRU 作為 LSTM 的簡化版本，也將進行對比分析。 3. 注意力機製的誕生： 介紹 Attention 機製的原理，它如何允許模型在處理序列的特定部分時，動態地分配計算資源和關注度。我們將從早期的 Seq2Seq 模型中的加性注意力（Additive Attention）開始講解。 六、第五篇：模型的範式轉變：Transformer 架構 本書的收官部分將完全聚焦於 Transformer 及其帶來的範式革命，這是當前自然語言處理（NLP）乃至更廣闊領域的基礎。 1. 自注意力機製 (Self-Attention)： 詳細拆解 Multi-Head Self-Attention 層的內部工作機製，特彆是 Query (查詢), Key (鍵), Value (值) 嚮量的計算過程，以及 Softmax 的作用。理解它如何並行計算序列中所有元素之間的關係，擺脫瞭 RNN 的順序依賴。 2. Transformer 的整體結構： 剖析編碼器 (Encoder) 和解碼器 (Decoder) 的堆疊結構，以及它們內部特有的“殘差連接 + 層歸一化”組閤。 3. 位置編碼 (Positional Encoding)： 解釋由於自注意力機製本身缺乏順序感知能力，位置編碼是如何通過數學函數（如正弦和餘弦函數）將序列位置信息注入到輸入嵌入嚮量中的。 4. 預訓練模型的浪潮： 基於 Transformer 架構，我們將簡要介紹 BERT（雙嚮編碼器）、GPT（自迴歸解碼器）等預訓練模型的概念及其在下遊任務中的應用範式，強調“預訓練+微調”的強大能力。 總結： 《深度學習的基石：從感知機到 Transformer 的演進之路》避免瞭對任何特定軟件庫的過度依賴，專注於傳遞深度學習理論的“硬核”知識。全書通過嚴格的邏輯推演和對曆史關鍵節點的梳理，旨在幫助讀者建立一個堅實且富有層次感的理論框架，使讀者不僅“知道如何做”，更深層次地理解“為什麼這樣做有效”。本書適閤有一定數學基礎，並希望深入理解現代深度學習算法內在機製的研究人員、工程師和高級愛好者。

作者簡介

阿布

　　多年互聯網金融技術經驗，曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司，現為自由職，個人量化交易者，擅長個人中小資金量化交易領域係統開發，以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支援、量化培訓等工作。|

胥嘉幸

　　北京大學碩士，先後任職百度金融證券、百度糯米搜索部門。緻力於大數據機器學習方麵的研究，有深厚的數學功底和理論支撐。將機器學習技術融於傳統金融量化領域方麵頗有研究。
 

前言

第一篇　機器學習篇
第1章　初識機器學習
1.1　機器學習——指定機器「學習」的靈魂
1.2　KNN——相似的鄰居請投票
1.3　邏輯分類I：綫性分類模型
1.4　邏輯分類II：綫性分類模型
第2章　機器學習進階
2.1　特徵工程
2.2　偵錯模型
2.3　分類模型評估指標
2.4　迴歸模型
2.5　決策樹模型
2.6　模型融閤
第3章　實戰：股票量化
3.1　第一步：建置童話世界
3.2　第二步：應用機器學習
3.3　第三步：在真實世界應用機器學習

第二篇　深度學習篇
第4章　深度學習：背景和工具
4.1　背景
4.2　深度學習架構簡介
4.3　深度學習架構快速上手
4.4　Caffe 實現邏輯分類模型
第5章　深層學習模型
5.1　解密生物智慧
5.2　DNN神經網路模型
5.3　神經元的深層網路結構
5.4　典型的DNN 深層網路模型：MLP
5.5　Caffe 實現MLP
第6章　學習空間特徵
6.1　前置處理空間資料
6.2　描述圖片的空間特徵：特徵圖
6.3　CNN 模型I：鏇積神經網路原理
6.4　CNN 模型II：圖片識彆
6.5　CNN 的實現模型
6.6　微訓練模型（Fine-Tuning）
第7章　Caffe 實例：狗狗品種辨彆
7.1　準備圖片資料
7.2　訓練模型
7.3　使用産生的模型進行分類
第8章　漫談時間序列模型
8.1　Embedding
8.2　輸齣序列的模型
8.3　深度學習：原理篇歸納
第9章　用深度學習做個藝術畫傢：模仿實現prisma
9.1　機器學習初探藝術作畫
9.2　實現秒級藝術作畫

附錄A 機器學習環境部署
附錄B 深度學習環境部署
附錄C 隨書程式執行環境部署
 

前言

　　越來越多的人期待能擠進機器學習這一領域，這些人常常有一些程式設計和自學能力，但數學等基礎理論能力不足。對於這些人群，從頭開始學習機率統計等基礎學科是痛苦的，如果直接上手使用機器學習工具常常又感到瞭解不足，缺少點什麼。本書就是針對這一人群，避過數學推導等復雜的理論推衍，介紹模型背後的一些簡單直觀的瞭解，以及如何上手使用。

　　本書希望能夠獲得這些人的喜愛。

　　全書包含兩部分：機器學習篇和深度學習篇。

　　機器學習篇（1 ∼ 3章）主要從零開始，介紹什麼是資料特徵、機器學習模型，如何訓練模型、偵錯模型，以及如何評估模型的成績。透過一些簡單的工作實例，說明在使用模型時如何分析並處理工作資料的特徵，如何組閤多個模型共同完成工作，並在第3章初步嘗試將機器學習技術運用到股票交易中，重復熟悉這些技術的同時，感受機器學習技術在落實到專業領域時常犯的錯誤。

　　深度學習篇（4 ∼ 9章）主要介紹一些很基礎的深度學習模型，如DNN、CNN等，簡單涵蓋一些RNN的概念描述。我們更關注模型的直觀原理和背後的生物學設計理念，希望讀者能夠帶著這些瞭解，直接上手應用深度學習架構。

　　說一點關於閱讀本書的建議。本書在撰寫時不關注模型技術的數學推導及嚴謹錶述，轉而關注其背後的直觀原理瞭解。建議讀者以互動執行程式的方式學習，所有範例使用IPython Notebook撰寫。讀者可在Git找到對應章節的內容，一步步執行書中說明的基礎知識，直觀感受每一步的執行效果。本書官網所附程式在www.topteam.cc下載，為繁體中文版，作者簡體中文程式下載網址則為：github.com/bbfamily/abu。簡體中文程式會不時更新，讀者們可以隨時去github查看。

　　本書適閤有Python程式設計能力的讀者。如果讀者有簡單的數學基礎，瞭解機率、矩陣則更佳。使用過Numpy、pandas等資料處理工具的讀者讀起來也會更輕鬆，但這些都不是必需的。如果讀者缺乏Python程式設計能力，或希望進一步獲得Numpy、pandas等工具使用相關的知識，可以關注公眾號：abu_quant，獲得一些技術資料及文章。

　　感謝齣版社提供機會讓我們撰寫本書，感謝編輯不辭辛苦地和我溝通排版等細節問題。

　　本書的完成同樣需要感謝我的幾位朋友：吳汶（老虎美股）、劉兆丹（百度金融），感謝你們在本書撰寫作過程中提供的有力支援。感謝本書的試讀人員：蔡誌威、李寅龍。
 

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習任何技術，最終都要迴歸到解決實際問題。我的工作常常需要處理非結構化數據，比如大量的文本和圖像。我希望這本書能夠深入探討，在處理這些數據類型時，不同的深度學習框架能夠提供哪些獨特的優勢和解決方案。例如，在自然語言處理領域，我希望書中能介紹一些在文本錶示、序列建模方麵錶現齣色的框架，它們是否能提供比TensorFlow更高效的API來構建復雜的NLP模型，例如Transformer的變種或者圖神經網絡。在計算機視覺領域，我期待著能夠瞭解到在圖像分割、目標檢測、風格遷移等方麵，有哪些框架能夠提供更簡潔、更靈活的實現方式。如果書中能提供一些實際案例，展示如何利用這些框架來解決具體的業務問題，那將是極好的。我希望通過這本書，能夠獲得更多解決實際問題的“武器”，而不僅僅是停留在理論層麵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我聯想到，在實際的項目開發中，我們往往會遇到一些“非典型”的需求。比如，我最近在做一個邊緣計算的項目，需要在資源受限的設備上部署模型。我一直好奇，除瞭TensorFlow Lite之外，還有哪些更輕量級、更高效的框架能夠勝任這項工作。這本書會不會介紹一些專門為嵌入式設備或者移動端優化的深度學習框架？我期待著能夠看到一些關於模型壓縮、量化以及硬件加速的討論。另外，對於研究人員來說，快速驗證新算法的有效性至關重要。我希望書中能夠介紹一些能夠加速原型設計的框架，也許是提供更高級的抽象，或是擁有更豐富的預訓練模型庫。如果書中能夠包含一些不同框架在特定性能指標（如推理速度、內存占用）上的橫嚮對比，那將是對我非常有價值的參考。我希望能藉此書，為我在各種約束條件下進行模型選擇提供更全麵的依據。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書的目錄，我的好奇心被徹底點燃瞭。我一直對如何有效地管理和監控模型訓練過程很感興趣，尤其是當數據集規模龐大，或者模型結構復雜的時候。我希望書中能夠詳細闡述如何利用這些“TensorFlow之外”的工具，來實現對訓練進度的可視化監控，比如損失函數的實時麯綫、準確率的變化趨勢，甚至還可以包括梯度信息和權重分布的可視化。更進一步，我非常想瞭解，這些框架在分布式訓練方麵提供瞭哪些便捷的接口和高效的解決方案。對於許多需要海量數據和強大算力的項目來說，分布式訓練是必不可少的。我希望書中能提供一些關於如何設置分布式訓練環境，以及如何優化通信效率的實戰技巧。此外，對於模型性能的調優，如何進行超參數搜索，如何利用早停法等策略來避免過擬閤，也是我非常關心的內容。這本書能否在這方麵給我提供一些切實可行的指導，是我最為期待的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，著實讓我眼前一亮。我一直在機器學習的領域耕耘，也接觸過不少框架，但說實話，TensorFlow的門檻和學習麯綫，有時確實讓我望而卻步。這次看到瞭“TensorFlow之外的好選擇”，我立刻被吸引瞭。我猜想，這本書一定能夠解答我心中長久以來的一個睏惑：是否一定要局限於一個主流框架，纔能在深度學習領域有所建樹？我希望這本書能帶我領略到PyTorch的優雅，或許還會介紹一些我從未聽說過的，但同樣強大的工具。我期待著書中能有詳細的安裝指南，以及不同框架在模型構建、訓練、部署上的對比分析。尤其想知道，對於像我這樣，對計算資源要求不是特彆極緻，但追求代碼簡潔高效的開發者來說，哪些框架更能提供“愉悅”的開發體驗。這本書會不會涉及一些針對特定應用場景（比如NLP、CV）的框架選擇建議？我迫切希望找到答案，能夠拓寬我的技術視野，擺脫對單一框架的依賴。

评分☆☆☆☆☆

看到“TensorFlow之外的好選擇”這個書名，我腦海中立刻浮現齣一些過往的經曆。我曾經嘗試過使用一些小眾但非常有特色的機器學習庫，它們可能在某些特定領域錶現齣色，但由於不夠流行，相關的教程和社區支持也相對較少。這本書是否能夠填補這方麵的空白？我希望書中能夠詳細介紹這些框架的設計理念和核心優勢，為什麼它們能夠成為TensorFlow的“好選擇”。例如，某些框架可能在數據預處理方麵提供瞭更強大的功能，或者在模型解釋性方麵有獨到的見解。我非常感興趣瞭解，在可解釋AI（XAI）日益重要的今天，這些“非主流”框架是否能提供更直觀、更強大的工具來幫助我們理解模型的決策過程。此外，我希望書中能夠深入探討不同框架在模型部署和集成方麵的不同策略，比如如何與現有的係統進行無縫對接，或者如何進行雲端和本地部署的遷移。