深度学习：内行人的做法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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虽然人们对机器学习的兴趣已来到很高的程度，但过高的期望往往无法让专案走得太远。机器学习（尤其是深度神经网路）在您的组织中，究竟能发挥什么样真正的作用呢？这本实战指南不仅提供此主题相关的最实用资讯，还可协助您开始构建高效的深度学习网路。

　　本书提供了许多关于深度学习调整、平行化、向量化与构建流程的基础知识。虽然本书是引用开源Deeplearning4j（DL4J）函式库来开发生产级工作流程，但里头所介绍的基础知识，适用于任何函式库。透过真实世界中的范例，您将学习到如何运用DL4J训练深度网路架构，以及在Spark与Hadoop上运行深度学习工作流程的方法与策略。

　　■ 深入了解机器学习、尤其是深度学习的整体概念
　　■ 了解神经网路进化到深度网路的历程
　　■ 探索一些主要的深度网路架构，包括卷积网路（CNN）与递廻网路（RNN）
　　■ 学习如何针对特定的问题，找出正确对应的深度网路架构
　　■ 针对一般神经网路与特定的深度网路架构，完整介绍调整相关的基础知识
　　■ 透过DL4J的工作流程工具DataVec，把向量化技术运用到不同的资料型态上
　　■ 了解如何在Spark与Hadoop 上，以原生方式使用DL4J

好的，这是一本名为《数字时代的隐秘史诗：信息、权力与人类意识的交织》的图书简介。 数字时代的隐秘史诗：信息、权力与人类意识的交织 一部深刻剖析信息技术如何重塑我们认知世界、构建社会结构以及挑战人类本质的宏大叙事。 在这个由算法编织、数据驱动的时代，我们赖以生存的现实图景正经历着前所未有的剧变。我们不再是单纯的观察者，而是成为了信息流动的节点，被无形的数字基础设施所定义、塑形，甚至预测。本书并非技术操作手册，也不是对特定软件或硬件的评测，而是一次深入信息生态系统腹地的哲学、社会学与历史学的探索。它旨在揭示那些深藏在日常屏幕背后、决定着我们思维模式与集体命运的隐秘力量。 第一部分：信息流动的权力几何学 本书的开篇聚焦于信息在当代社会中作为核心生产要素和权力载体的地位演变。我们审视了从早期电报、广播到当代互联网的媒介革命，并非着眼于技术的进步速度，而是关注信息分发渠道的中心化与去中心化的永恒博弈。 媒介的结构性偏见： 借鉴经典传播学理论，我们探讨了不同媒介形态如何天然地偏向于特定的信息组织方式和认知模式。例如，超链接的无限延伸如何培养了一种“碎片化注意力”，而推送通知的即时性又如何固化了对“即时满足”的生理依赖。这不仅仅是用户习惯的问题，更是媒介结构本身对人类心智施加的结构性影响。 数据主权的争夺： 随着万物互联的实现，数据不再仅仅是记录，而是成为了新的石油、新的土地。本书详细分析了全球范围内围绕数据主权、跨境流动和监管的复杂斗争。我们解构了“大数据”概念背后的经济逻辑——即通过规模化获取个人行为数据，实现风险的外部化和利润的内部化。这不是关于如何使用数据，而是关于谁有权定义数据的价值和边界。 算法治理的幽灵： 算法在交通管理、信贷审批、甚至司法量刑中的渗透，标志着一种新型的“非人格化治理”的兴起。本书批判性地考察了这些决策系统的透明度、可解释性及其潜在的系统性偏差。当一个决策过程被包装在复杂的数学模型中时，问责制如何得以确立？我们如何确保这些高效的工具不固化甚至加剧现有的社会不平等？ 第二部分：认知景观的重构与身份的消解 在信息过载的环境下，人类的认知能力和自我认知正在被微妙地重塑。本书深入探讨了技术如何侵入我们的内在世界，改变我们感知真实与虚构的方式。 注意力的经济学与心智的稀缺资源： 注意力被视为我们时代最宝贵的商品。我们剖析了“参与度驱动”的商业模式如何系统性地激励那些最能挑动情绪、最能引发争议的内容的传播。这导致了一个认知上的“内卷”：个体必须投入空前的精力去筛选、验证和抵御信息洪流。这种持续的认知负荷，对深度思考能力构成了实质性的威胁。 虚拟实在与社会本体论： 随着沉浸式技术的发展，物理世界与数字世界的界限日益模糊。本书探讨了“在场感”（Presence）的数字转移现象，以及当身份可以在多个数字场域中自由切换时，何谓真实的自我。我们审视了虚拟社群的形成与解体，以及在高度同质化的在线空间中，异议声音被边缘化的机制。 记忆的数字化与遗忘的困境： 互联网提供了一种近乎完美的外部记忆系统。然而，这种无处不在的记录能力，是否正在削弱我们内在的、具身化的记忆能力？当所有经验都可以被检索、被回放时，遗忘——这一对于心理健康和创伤愈合至关重要的机制——正面临着前所未有的挑战。我们讨论了“数字遗产”的伦理困境，以及个体对自身过往的“删除权”。 第三部分：技术乌托邦的黄昏与未来伦理的重建 本书的后半部分着眼于对当前技术发展方向的反思，并试图在技术决定论的迷雾中，寻找人类主体性的回归路径。 效率悖论与异化的加速： 尽管技术承诺解放人类，但我们目睹的却是劳动与休闲的界限日益消融。远程工作、全天候待命文化，都在将工作时间无限制地拉伸。本书将这种现象置于批判理论的框架下，探讨了当代“零工经济”和“平台资本主义”如何通过算法中介，将风险转嫁给个体，同时模糊了雇佣与被雇佣的传统界限。 不确定性时代的哲学应对： 面对气候变化、生物工程的突破以及超级智能的潜在崛起，人类面临着前所未有的“存在性风险”。本书主张，在技术进步的狂飙突进中，我们迫切需要重建一种扎根于有限性、审慎性与代际责任的伦理观。技术必须被置于人类价值的约束之下，而非相反。 重塑数字公民身份： 最后，本书呼吁进行一场关于数字权利和数字素养的社会运动。这不仅仅是关于接入权，更是关于理解、批判和重塑我们所栖居的数字环境的权利。我们必须从被动的消费者转变为积极的架构师，重新设计那些定义我们未来的信息生态系统，确保技术进步最终服务于人类的全面发展，而非少数精英的利益聚合。 《数字时代的隐秘史诗》是一部面向所有关心我们集体未来的人的指南。它邀请读者放下对屏幕的迷恋，直面技术革命背后深层的哲学困境与权力博弈，从而在信息迷宫中，找回清醒的认知和批判的力量。

作者简介

Josh Patterson

　　Josh Patterson is currently VP of Field Engineering for Skymind. Previously, Josh worked as a Principal Solutions Architect at Cloudera and as a machine learning and distributed systems engineer at the Tennessee Valley Authority.

Adam Gibson

　　Adam Gibson is the CTO of Skymind. Adam has worked with Fortune 500 companies, hedge funds, PR firms, and startup accelerators to create their machine learning projects. He has a strong track record helping companies handle and interpret big realtime data.
 

前言
chapter 01　机器学习
chapter 02　神经网路和深度学习的基础
chapter 03　深度网路基础
chapter 04　深度网路的主要架构
chapter 05　打造深度网路
chapter 06　深度网路的调整
chapter 07　特定深度网路架构的调整
chapter 08　向量化
chapter 09　Spark 上使用深度学习与 DL4J
appendix A　什么是人工智慧？
appendix B　RL4J 与强化学习
appendix C　大家都应该知道的几个数字
appendix D　神经网路与反向传播：数学做法
appendix E　使用 ND4J API
appendix F　使用 DataVec
appendix G　使用 DL4J 的源程式码
appendix H　设定 DL4J 专案
appendix I　设定 DL4J 专案
appendix J　DL4J 安装问题排除
索引

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習：內行人的做法》真是我近期讀過最實在的一本書了！身為一個長期關注科技趨勢的台灣科技愛好者，市面上充斥著各式各樣的深度學習書籍，但很多不是理論過於艱深，就是實務操作太過簡略。這本書的標題一看就讓我眼睛一亮，覺得「這下應該能找到我想找的」。 一翻開，就被作者的敘述方式給吸引住了。他以一種非常平易近人的語氣，將深度學習的核心概念娓娓道來。不像有些書一開頭就拋出大量的數學公式，讓人生畏，這本書從根本原理講起，像是神經元的工作原理、神經網路的學習過程，都解釋得非常清楚。作者還會引用一些生活中的例子來輔助說明，讓原本抽象的概念瞬間變得具體可感。我尤其喜歡他在講解一些常見的深度學習架構，例如 CNN 和 RNN 時，會深入剖析它們的結構和為何這樣設計能有效處理特定類型的數據，這讓我在理解模型時，不再只是記憶，而是真正理解其精髓。 書中對於實務操作的指導，更是讓我驚豔。作者分享了許多在真實世界中調優深度學習模型的技巧，這些內容對於像我這樣想要將深度學習應用於實際項目的人來說，簡直是黃金。他詳細講解了如何進行數據預處理、如何選擇合適的損失函數、如何使用正規化技術避免過擬合，以及如何進行超參數的調優。甚至還提到了一些在模型部署和推理階段需要注意的事項，這是在很多入門書籍中較少觸及的。 讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於介紹已有的技術，而是鼓勵讀者思考如何根據實際問題來設計和選擇合適的模型。他提供了一些解決問題的思路和框架，這對於培養獨立解決問題的能力非常有幫助。在台灣，我們也越來越多看到 AI 結合各行各業的應用，這本書能夠幫助我們這些想要深入技術細節的讀者，掌握解決實際問題的關鍵。 總體來說，《深度學習：內行人的做法》是一本我非常推薦的書籍。它既有理論深度，又有極高的實務價值。對於任何想要真正理解和掌握深度學習技術的台灣讀者，無論是想入門還是想進一步提升，這本書絕對是物超所值。它讓我對深度學習的學習過程更加清晰，也更有成就感！

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手這本《深度學習：內行人的做法》，實在是讓我太驚喜了！身為一個在台灣科技領域工作，對 AI 發展一直充滿熱情的工程師，市面上關於深度學習的書籍很多，但真正能夠深入淺出、又兼顧理論與實務的，真的不多。這本書的標題就點出了「內行人的做法」，讓我立刻感受到它的不同。 一翻開，我就被作者的講解方式深深吸引。他用一種非常接地氣的語言，將深度學習的複雜概念闡釋得非常透徹。他沒有像某些書籍那樣，一開始就丟出一堆讓人眼花繚亂的數學公式，而是從最核心的原理出發，一步一步引導讀者建立起對深度學習的理解。他對於神經網路的基礎架構、學習過程的解釋，都非常清晰，而且常常能結合一些貼切的比喻，讓原本抽象的概念變得生動易懂。我尤其欣賞作者對於不同類型神經網路（例如 CNN、RNN）的介紹，他不僅說明了架構，更重要的是，他引導讀者思考這些架構為何能夠有效處理特定類型的數據，例如圖像或序列數據。 書中關於實務操作的內容，更是讓我耳目一新。作者分享了許多他在實際專案開發中遇到的問題，以及如何透過各種技巧來解決這些問題。像是如何進行有效的數據預處理、如何選擇合適的損失函數、如何利用正則化技巧來防止模型過擬合，這些都是我在實際工作中經常會遇到的挑戰。書中提供的解決方案，很多都非常具體可行，而且作者還會分析不同方法的優缺點，讓讀者能夠根據自己的需求進行選擇。 更讓我欣賞的是，作者對於模型解讀和優化的探討，達到了相當高的層次。他不僅是介紹如何搭建模型，更重要的是，他教導讀者如何去理解模型的行為，以及如何透過各種方法來提升模型的效能和泛化能力。這本書讓我感覺，它不是一本讓你死記硬背公式的書，而是一本能夠真正培養你深度學習思維方式的書。在台灣，我們也越來越多地看到 AI 在各行各業的應用，這本書能夠幫助我們這些想深入技術細節的讀者，更清楚地掌握其核心。 總體而言，《深度學習：內行人的做法》是一本非常值得推薦的書籍。它內容紮實，講解清晰，並且充滿了實用的技巧和寶貴的經驗。對於任何對深度學習感興趣的台灣讀者，無論你是初學者還是有一定基礎的開發者，這本書都能為你帶來極大的啟發和助益。它讓我感覺，自己離真正掌握深度學習這門技術又更近了一大步！

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習：內行人的做法》實在是太對味了！作為一個在資訊領域打滾了幾年的台灣軟體工程師，每天都在跟各種新技術奮鬥，深度學習更是近幾年最炙手可熱的關鍵字。聽過很多前輩推薦，也看過一些網路上的影片，但總覺得缺了一塊，好像總抓不到那種「融會貫通」的感覺。這本書的標題一出來，我就覺得「對了，這就是我需要的！」。 翻開之後，立刻被書中清晰的架構和深入淺出的講解方式給吸引住。作者沒有那種為了賣弄學問而堆砌複雜術語的習慣，而是用一種非常直觀的方式，把深度學習的原理層層剝開。他對於一些基礎概念的闡述，比如神經網路的運作原理、梯度下降法的意義，都做得非常到位，而且能夠連結到實際的應用場景。我特別喜歡作者在介紹不同演算法時，都會搭配實際的案例分析，讓我能夠馬上理解這個演算法在解決什麼問題，以及它的優勢和限制。 書中還有一些關於如何優化模型訓練的技巧，這些都是我在實際專案中經常遇到的痛點。作者提出的方法，有些是我之前從未想過的，有些則是讓我對已知的技巧有了更深的理解。他對於如何選擇合適的模型架構、如何進行數據預處理、如何避免過擬合等問題，都提供了非常實用的建議。而且，書中還包含了一些程式碼範例，雖然我還沒有全部實作，但光是看程式碼的邏輯和註解，就已經能學到很多東西。這本書真的能讓你感覺到，原來深度學習沒有那麼遙不可及。 另外，作者對於深度學習的倫理和社會影響也有一些獨到的見解。這是在很多技術書籍中比較少見的。在台灣，我們也越來越關注 AI 發展所帶來的各種影響，這本書能夠引導我們思考更深層次的問題，而不僅僅是技術本身。作者的視野相當開闊，讓我在學習技術的同時，也能夠培養批判性思維。這本書的內容廣度與深度兼具，讓我受益匪淺。 總體來說，《深度學習：內行人的做法》是一本非常有價值的參考書。它不僅能幫助我打下紮實的深度學習基礎，更能提供許多實用的技巧和解決方案。對於正在學習深度學習的台灣讀者，或者想把深度學習應用到實際專案中的工程師來說，這本書絕對是個不容錯過的選擇。它讓我對深度學習的學習之路更加清晰，也更有信心！

评分☆☆☆☆☆

哇！最近剛入手這本《深度學習：內行人的做法》，實在是讓我太驚喜了！身為一個在台灣長期關注 AI 發展的科技愛好者，市面上談論深度學習的書籍其實不少，但很多都太理論化，看了好幾遍還是霧裡看花。這本的標題就直接點出「內行人的做法」，我一看到就很有感，想說總算有本能夠真正帶我深入理解的書了。 實際翻開後，真的是讓我眼睛一亮！作者的敘述方式非常有條理，而且很貼近實際應用。他並沒有一開始就丟出一堆複雜的數學公式，而是循序漸進地帶入概念，讓我能一步一步建立起對深度學習的理解。尤其是一些在實務上常會遇到的瓶頸，例如模型訓練不穩定、過擬合等等，書中都有提供非常具體且可行的解決方案。我印象深刻的是，作者在講解一些核心演算法時，會結合一些很生動的比喻，讓原本抽象的概念變得清晰易懂。而且，很多內容我都覺得是業界真正會用到的技巧，而不是教科書上那種比較學術性的東西。 光是看書中的範例程式碼，就覺得受益匪淺。作者並沒有藏私，而是把一些實用的程式碼片段直接放進來，並且有詳細的解釋。我嘗試著照著書中的步驟自己動手實作，發現很多過去覺得很困難的任務，竟然能透過這些方法迎刃而解。這本書讓我感覺到，深度學習不再是遙不可及的技術，而是可以透過系統性的學習和實踐，掌握在手中的工具。我尤其欣賞作者在說明每個觀念時，都會點出其背後的原理以及為何這樣做會有效，這對於建立紮實的基礎非常重要。 更令我讚嘆的是，書中對於深度學習的發展趨勢和未來應用也有深入的探討。作者並沒有只停留在現有的技術，而是引導讀者思考更廣闊的可能性。他談到了一些新興的技術和研究方向，讓我對未來 AI 的發展有了更清晰的藍圖。這本書不僅是技術的教學，更是一種啟發，讓我對深度學習這個領域充滿了好奇心和探索的動力。在台灣，我們也越來越多聽到 AI 在各行各業的應用，這本書正好能幫助我們這些想深入了解的人，看清楚其中的脈絡。 總體而言，《深度學習：內行人的做法》是一本我非常推薦的書籍，尤其是對於那些想要從理論走向實踐，或者在深度學習領域遇到瓶頸的讀者。它不僅內容紮實，而且非常接地氣，能夠真正幫助我們掌握深度學習的核心技術。這本書的價值絕對遠超過它的價格，我認為它是每個對深度學習有興趣的台灣讀者都應該入手的一本好書。它讓我感覺自己離「內行人」又近了一大步！

评分☆☆☆☆☆

最近入手了這本《深度學習：內行人的做法》，實在是太對我胃口了！身為一個在台灣科技業工作、對 AI 充滿好奇心的資深技術迷，我常常覺得市面上很多關於深度學習的書籍，要嘛太過學術，要嘛太過膚淺，很難找到一本能夠真正兼顧理論深度與實務應用的。這本的標題「內行人的做法」馬上就吸引了我，想說這下總算有救了！ 翻開書後，我第一個感覺就是「清晰」。作者的講解方式非常流暢，而且循序漸進。他不會一開始就丟出一堆複雜的概念，而是從最基礎的部分開始，一步一步引導你進入深度學習的世界。他對於一些核心概念的解釋，例如反向傳播、卷積神經網路、循環神經網路等，都做得非常到位，而且用了不少貼近生活的比喻，讓原本抽象的原理變得生動有趣。我尤其欣賞作者在闡述每一個觀念時，都會點出其背後的數學原理，但又不會讓數學公式變得難以理解，而是巧妙地將其融入在邏輯推理中。 書中探討的內容，讓我感覺到作者真的是一個在業界摸爬滾打多年的「內行人」。他分享了很多在實際專案中會遇到的問題，以及如何解決這些問題的經驗。例如，關於如何進行數據增強、如何選擇合適的損失函數、如何進行超參數調優等，書中都有非常具體的建議和實操方法。他甚至還分享了一些關於如何提高模型泛化能力、如何應對數據稀疏等「眉角」，這些都是在很多教科書裡找不到的寶貴經驗。 此外，作者對於深度學習模型的解讀和理解，也讓我耳目一新。他不僅介紹了各種模型的架構，更重要的是，他引導讀者去理解這些架構背後設計的邏輯，以及為什麼這樣的設計能夠有效。這種「知其所以然」的學習方式，對於建立紮實的技術功底非常有幫助。在台灣，我們也越來越常聽到 AI 在各個領域的應用，這本書能幫助我們這些想深入了解技術細節的讀者，更清楚地看到其背後的運作機制。 總而言之，《深度學習：內行人的做法》是一本我強烈推薦的書籍。它不僅在技術內容上非常紮實，而且講解清晰、實用性高。對於所有對深度學習感興趣的台灣讀者，無論是初學者還是有一定基礎的開發者，這本書都能給你帶來極大的啟發和幫助。它讓我感覺，自己離真正掌握深度學習這項強大技術又近了一大步！