從基本暸解深度學習的運作機製！
詳盡解說讓不擅長數學的人也能夠暸解。
僅用Python和NumPy，就可一步一腳印完成實作！
獻給想要跨齣「隻會使用函式庫實作」舒適圈的人。
「雖然我知道如何透過函式庫來做深度學習，但其實並不曉得它到底是怎麼運作」
「想要瞭解深度學習的數學原理，搞懂深度學習的運作方式」
本書就是為瞭滿足這樣的需求而推齣的。透過朋友之間的對話，採用原理解說與實作並行的方式，從最基礎的原點開始重新認識深度學習。
．何謂類神經網路
．如何實作感知器演算法
．類神經網路如何學習權重和偏差
．如何正確學習參數解題
．實作捲積神經網路
具體描述
深度學習核心概念與實踐：從理論基石到應用前沿 探索現代人工智能的驅動力，掌握構建高效模型的關鍵技術 --- 內容概述 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且注重實踐的深度學習知識體係。它不僅僅停留在對流行框架（如TensorFlow或PyTorch）的使用層麵，而是緻力於揭示驅動這些框架背後至關重要的數學原理、算法設計和工程實現細節。全書結構圍繞理論的深度挖掘與實踐的精準落地兩條主綫展開，確保讀者能夠從根本上理解“為什麼”某些模型有效，並能“如何”獨立構建、優化和部署復雜的神經網絡係統。 我們將從構建深度學習的數學基礎開始，逐步過渡到核心模型架構的剖析，最終涵蓋模型訓練、性能評估、以及在真實世界數據上的部署策略。本書特彆強調跨學科知識的融閤，將綫性代數、概率論、信息論和優化理論，無縫嵌入到深度學習的語境中進行講解。 --- 第一部分：理論基石與數學武裝（The Mathematical Foundation） 本部分是理解深度學習“深度”的基石，旨在鞏固讀者在相關數學領域的知識，並將其直接應用於神經網絡的語境中。 1. 綫性代數與嚮量空間（The Language of Data） 數據錶示與高維幾何： 深入探討張量（Tensors）的本質，區分其在不同框架中的實現差異。詳細解析嚮量、矩陣、以及更高階張量的運算規則，重點關注它們如何高效地在GPU上進行並行計算。 特徵分解與降維： 詳細講解奇異值分解（SVD）和特徵值分解（Eigendecomposition）在綫性迴歸、主成分分析（PCA）中的應用。闡述SVD如何被用於理解和壓縮高維數據，並預示其在深度學習正則化中的潛在作用。 矩陣微分： 介紹在構建反嚮傳播算法中至關重要的雅可比矩陣（Jacobian）和海森矩陣（Hessian）。掌握多變量鏈式法則在張量運算上的應用，為理解梯度計算打下堅實基礎。 2. 概率論與統計推斷（Modeling Uncertainty） 隨機變量與分布： 重新審視高斯分布、伯努利分布、多項式分布在分類和迴歸問題中的角色。理解最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的差異及其在損失函數設計中的體現。 信息論基礎： 深入剖析交叉熵（Cross-Entropy）作為核心損失函數的原因，解釋熵、互信息（Mutual Information）如何衡量模型的不確定性和信息捕獲能力。這對於理解變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）至關重要。 貝葉斯視角： 從統計推斷的角度看待模型參數的不確定性，為後續的貝葉斯深度學習和不確定性量化做鋪墊。 3. 優化理論（The Engine of Learning） 凸優化基礎： 簡要迴顧凸集、凸函數以及梯度下降法的收斂性分析。 隨機梯度下降（SGD）的演進： 細緻分析SGD、動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如Adagrad, RMSProp, Adam）的數學推導過程。重點解釋為什麼自適應方法在實踐中錶現更優，並探討其潛在的收斂性陷阱。 二階信息與牛頓法： 探討Hessian矩陣在優化中的作用，盡管實際計算成本高昂，但理解二階信息對於理解更高級的優化器（如L-BFGS在某些場景的應用）至關重要。 --- 第二部分：核心模型架構與機製剖析（Architectural Deep Dive） 本部分將從最基礎的感知器齣發，逐步構建起現代深度學習的支柱模型，並重點解析其內部運行的非綫性機製。 4. 人工神經網絡的復興（The MLP Revisited） 激活函數： 深入對比Sigmoid、Tanh、ReLU及其變體（Leaky ReLU, ELU）。分析飽和區、梯度消失問題以及它們對網絡訓練動力學的影響。 前嚮傳播與反嚮傳播： 詳細圖解一次完整的正嚮計算過程和反嚮梯度流動，清晰展示鏈式法則如何應用於層層嵌套的函數。 正則化技術： 聚焦L1/L2正則化，Dropout的概率解釋，以及批歸一化（Batch Normalization, BN）的數學原理——如何通過調整輸入分布來穩定訓練過程，並將其與層歸一化（Layer Normalization）進行對比。 5. 捲積神經網絡（CNNs）的幾何洞察 局部連接與權值共享： 從圖像處理的視角，解釋捲積操作如何利用瞭數據的空間局部性和平移不變性，並將其轉化為參數效率的巨大提升。 經典結構解析： 深入剖析LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet的創新點。重點分析殘差連接（Residual Connection）如何解決瞭深層網絡的退化問題，並探討其在數學上等同於短連接路徑的梯度流動優勢。 池化層與感受野： 分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的幾何效果，以及感受野（Receptive Field）的計算與擴張捲積（Dilated Convolution）如何擴大模型的視野。 6. 循環神經網絡與序列建模（Handling Temporal Data） RNN的局限性： 闡述標準RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失/爆炸問題，並從時間維度展開圖的角度進行可視化解釋。 門控機製的精妙： 詳盡解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）中輸入門、遺忘門、輸齣門的數學作用。重點展示“細胞狀態”（Cell State）如何作為信息高速公路，規避梯度衰減。 注意力機製（Attention）： 引入Attention機製，解釋它如何允許模型動態地關注輸入序列中最相關的部分。這是從傳統RNN嚮Transformer過渡的關鍵橋梁。 --- 第三部分：模型優化、評估與前沿應用（Advanced Topics and Deployment） 本部分將涵蓋如何讓模型運行得更快、更穩定，以及如何將其部署到實際應用中去。 7. 高效訓練與超參數調優 學習率調度： 探討餘弦退火（Cosine Annealing）、學習率熱身（Warmup）等策略，並從優化景觀的角度解釋其必要性。 模型集成與測試時增強（TTA）： 介紹Bagging和Boosting在神經網絡中的體現，以及TTA如何利用數據增廣提高泛化能力。 可解釋性基礎（XAI）： 介紹梯度可視化（如Grad-CAM）的基本原理，幫助用戶理解模型“看到瞭什麼”，這對於調試和建立信任至關重要。 8. 生成模型概覽（Beyond Prediction） 變分自編碼器（VAE）： 從信息論（KL散度）的角度理解VAE的重構損失和正則化項，掌握如何使用重參數化技巧（Reparameterization Trick）進行梯度傳播。 生成對抗網絡（GANs）： 深入剖析判彆器和生成器之間的Minimax博弈。討論WGAN及其梯度懲罰（Gradient Penalty）如何穩定訓練，避免模式崩潰（Mode Collapse）。 9. 從原型到生産（Engineering for Scale） 模型量化與剪枝： 介紹將模型參數從浮點數（FP32）轉換為低精度錶示（INT8）的技術，以及如何通過權重剪枝減少模型冗餘，從而加速推理和減小存儲空間。 遷移學習與微調： 闡述如何利用預訓練模型（如在大規模數據集上訓練的權重）作為起點，通過高效的微調策略快速適應特定下遊任務，最大化訓練效率。 本書的最終目標是培養讀者成為能夠獨立設計、實現和批判性評估深度學習模型的工程師和研究人員。通過對基礎理論的紮實掌握，讀者將不再局限於調用API，而是能夠自信地修改核心算法，以應對前沿領域中齣現的任何新挑戰。
著者信息
作者簡介
立石賢吾
佐賀大學畢業後經歷數間開發公司，於2014年進入LINE Fukuoka，負責商品推薦、文件分類等的機器學習產品。2019年進入SmartNews，擔任機器學習工程師。
立石賢吾
佐賀大學畢業後經歷數間開發公司，於2014年進入LINE Fukuoka，負責商品推薦、文件分類等的機器學習產品。2019年進入SmartNews，擔任機器學習工程師。
圖書目錄
Chapter 1｜開始接觸類神經網路
類神經網路是什麼東西？先來比較跟其他機器學習演算法的差異，再以圖片、簡單的數學式解說類神經網路的結構與能夠做到哪些事情。
Chapter 2｜學習正嚮傳播
解說構成感知器類神經網路的單純演算法是如何進行運算，舉判別圖像尺寸為例，學習從輸入值到輸齣值依序計算的「正嚮傳播」。
Chapter 3｜學習反嚮傳播
說明在類神經網路上，如何求得適當的權重與偏差。使用微分更新權重與偏差，盡可能減少「誤差」，但正攻法的計算相當麻煩，因此我們會採用簡化計算的「誤差反嚮傳播法」。
Chapter 4｜學習捲積類神經網路
學會類神經網路的基本原理後，接著學習使用捲積類神經網路處理圖像，舉齣捲積類神經網路的特有機製、運算，並說明權重、偏差的更新方法。
Chapter 5｜實作類神經網路
根據前麵章節學到的類神經網路計算方法， 使用Python編寫程式。以Chapter 2、3 齣現的基本類神經網路，實作圖像的尺寸判定；以Chapter 4齣現的捲積類神經網路實作手寫文字辨識。
Appendix
收錄Chapter 1 ∼ 5未能詳細解說的數學知識、Python程式設計的環境設置、Python與NumPy的簡易說明。
類神經網路是什麼東西？先來比較跟其他機器學習演算法的差異，再以圖片、簡單的數學式解說類神經網路的結構與能夠做到哪些事情。
Chapter 2｜學習正嚮傳播
解說構成感知器類神經網路的單純演算法是如何進行運算，舉判別圖像尺寸為例，學習從輸入值到輸齣值依序計算的「正嚮傳播」。
Chapter 3｜學習反嚮傳播
說明在類神經網路上，如何求得適當的權重與偏差。使用微分更新權重與偏差，盡可能減少「誤差」，但正攻法的計算相當麻煩，因此我們會採用簡化計算的「誤差反嚮傳播法」。
Chapter 4｜學習捲積類神經網路
學會類神經網路的基本原理後，接著學習使用捲積類神經網路處理圖像，舉齣捲積類神經網路的特有機製、運算，並說明權重、偏差的更新方法。
Chapter 5｜實作類神經網路
根據前麵章節學到的類神經網路計算方法， 使用Python編寫程式。以Chapter 2、3 齣現的基本類神經網路，實作圖像的尺寸判定；以Chapter 4齣現的捲積類神經網路實作手寫文字辨識。
Appendix
收錄Chapter 1 ∼ 5未能詳細解說的數學知識、Python程式設計的環境設置、Python與NumPy的簡易說明。
圖書試讀
序
隨著類神經網路、深度學習等演算法興起，AI（人工智慧）一詞逐漸受到關注。雖然AI聽起來像是非常瞭不起的東西，但它能夠做到什麼事情？會對我們的生活造成什麼改變？能夠具體想像的人其實並不多。
近年來，大量的開發框架、函式庫、資料集、學習環境、文件問世，任何人想要運用類神經網路的技術，都能夠輕鬆上手。睏難複雜的部分被巧妙地隱藏起來，即便不曉得類神經網路的運作原理，也能夠輕鬆完成實作。然而，還是得暸解內部的運作機製，掌握基礎纔有辦法做更進一步的有效地運用，也纔能真正掌握AI類神經網路的活用方式。
本書設定的讀者對象是對類神經網路感興趣，並想要確實理解內容的的工程師，透過想要學習類神經網路的主角綾乃、熟習類神經網路的好友美緒，以及正在修習類神經網路的悠河等三位登場人物的對話，一起學習、探究類神經網路究竟是什麼。本書緻力於從數學麵切入解說，以一本針對初學者的書而言，本書內容罕見地齣現許多數學式，但讀者隻要隨著登場人物的對話閱讀，就能自然而然地理解數學式，請不必過於恐懼數學式，慢慢閱讀下去。
根據從中獲得的基礎知識，採取什麼樣的行動取決於讀者自身。類神經網路每天都以難以置信的速度發展，在各式各樣的領域交齣眾多成果。讀者不是學習完就結束，務必思索類神經網路的價值、活用方式，試著付諸實踐。
那麼，讓我們跟著綾乃、美緒、悠河，一起踏上學習類神經網路之旅吧！
隨著類神經網路、深度學習等演算法興起，AI（人工智慧）一詞逐漸受到關注。雖然AI聽起來像是非常瞭不起的東西，但它能夠做到什麼事情？會對我們的生活造成什麼改變？能夠具體想像的人其實並不多。
近年來，大量的開發框架、函式庫、資料集、學習環境、文件問世，任何人想要運用類神經網路的技術，都能夠輕鬆上手。睏難複雜的部分被巧妙地隱藏起來，即便不曉得類神經網路的運作原理，也能夠輕鬆完成實作。然而，還是得暸解內部的運作機製，掌握基礎纔有辦法做更進一步的有效地運用，也纔能真正掌握AI類神經網路的活用方式。
本書設定的讀者對象是對類神經網路感興趣，並想要確實理解內容的的工程師，透過想要學習類神經網路的主角綾乃、熟習類神經網路的好友美緒，以及正在修習類神經網路的悠河等三位登場人物的對話，一起學習、探究類神經網路究竟是什麼。本書緻力於從數學麵切入解說，以一本針對初學者的書而言，本書內容罕見地齣現許多數學式，但讀者隻要隨著登場人物的對話閱讀，就能自然而然地理解數學式，請不必過於恐懼數學式，慢慢閱讀下去。
根據從中獲得的基礎知識，採取什麼樣的行動取決於讀者自身。類神經網路每天都以難以置信的速度發展，在各式各樣的領域交齣眾多成果。讀者不是學習完就結束，務必思索類神經網路的價值、活用方式，試著付諸實踐。
那麼，讓我們跟著綾乃、美緒、悠河，一起踏上學習類神經網路之旅吧！
用戶評價
评分
說實話，現在市麵上關於深度學習的書籍多到爆炸，但真正能讓我願意花時間啃完，並且讀完之後覺得「我的內功真的有變強」的書，鳳毛麟指。我買過好幾本號稱「從零開始」的書，結果第一章就丟一堆高深的術語過來，搞得我好像在學第二外語一樣，根本無法融入情境。我最怕的就是那種隻停留在理論層麵，寫瞭一堆泰勒展開式，卻從未見過它在神經網路權重更新中實際扮演什麼角色的書。這本**《練好深度學習的基本功》**強調「實作」，讓我感到很踏實。我希望它不是那種隻用 NumPy 疊床架屋的教學書，而是真的能引導讀者去理解，當我們在 PyTorch 或 TensorFlow 中呼叫 `backward()` 時，底層的自動微分是怎麼優雅地透過鏈式法則在計算圖上跑迴來的。如果它能清晰地呈現梯度如何流經每一層，並且用 Python 程式碼驗證這些數學定義，那絕對是神作。畢竟，隻有把數學的「骨架」立起來，上層的網路結構這個「血肉」纔能穩固地建立起來，否則一切都隻是空中樓閣。
评分這年頭，光會用 PyTorch 跑 `model.fit()` 根本不算什麼本事，大傢都在做。真正的差別在於，當模型齣錯、損失值爆炸（exploding gradients）或趨近緩慢（vanishing gradients）時，你有沒有能力「除錯」到最底層的數學機製去找齣問題所在。我希望能從這本**《練好深度學習的基本功》**中，找到那把能夠解開這些數學迷宮的鑰匙。我希望能看到它如何處理激活函數（如 ReLU）的導數計算，以及這些導數在反嚮傳播中如何影響權重更新。如果書中能涵蓋微分幾何中的一些基本概念，並用程式碼來驗證這些高維空間中的最佳化路徑，那就太棒瞭。總結來說，我希望這本書能提供的是一種「除錯思維」和「數學直覺」，而不僅僅是一堆可以複製貼上的程式碼片段。它必須是那種讀完之後，你會覺得自己看待所有機器學習問題的角度都變得更加清晰、更具穿透力的工具書。
评分這本書光看名字就讓人眼睛一亮，**《練好深度學習的基本功｜用Python進行基礎數學理論的實作》**，這完全就是為我們這些想踏實搞懂機器學習，而不是隻會調參數的工程師量身打造的嘛！我最近在看一些比較底層的論文，總覺得那些公式推導看得我頭昏腦脹，好像永遠都在用別人寫好的函式庫，卻不知道背後到底在算什麼。這本書聽起來就是要彌補這個缺憾，強調「基本功」和「實作」的結閤，這點超級重要。很多市麵上的書不是理論講得太抽象，讓人抓不到實際應用在哪裡；不然就是一味地教怎麼跑程式碼，卻對背後的矩陣運算、梯度下降的細微差別含糊帶過。如果這本書能把機率論、線性代數這些看似枯燥的數學概念，真的用 Python 程式碼一步步拆解齣來，讓我親手去跑一遍，那種「原來如此」的頓悟感，絕對是無價的。我特別期待它在數值穩定性或優化器細節上的著墨，畢竟在實際訓練大模型時，這些邊緣的細節往往決定瞭成敗。我希望它能讓我從一個隻會用框架的「使用者」，晉升為能理解、甚至修改框架底層邏輯的「創造者」。光是這個定位，就讓我對它充滿期待瞭。
评分我最近迷上研究 Transformer 架構，但每次看到 Attention 機製的數學推導，尤其是在多頭注意力（Multi-Head Attention）中那些矩陣乘法和維度重塑（Reshaping）的部分，總覺得心虛。我清楚知道 Attention 是什麼，但底層的計算細節總像一層迷霧。這本書，如果能把這些基礎的矩陣操作，從最基本的嚮量內積開始，一步步擴展到高維度的張量操作，並且對照著公式，用 Python 寫齣等效的實作，那對我來說簡直是及時雨。我不是要變成純數學傢，但我需要用數學的語言精確地描述機器在做什麼。我希望它在處理「為什麼要用 Batch Normalization？」或是「L2 正則化是如何通過增加懲罰項來影響損失函數的梯度」這類問題時，能用數學公式搭配清晰的程式碼範例來解釋，而不是隻拋齣一個超參數讓我們去調。這種深度剖析，纔能真正建立起對模型優化過程的直覺判斷力。
评分對於颱灣的工程師社群來說，很多時候我們過度依賴成熟的框架，導緻在麵對需要客製化模型架構或進行效能瓶頸分析時，會顯得捉襟見肘。這本書的書名非常直接地指齣瞭這個痛點——**基本功**。這代錶它可能不主攻最新的 SOTA 模型介紹，而是著重於「內功心法」。我猜測它會花大力氣去解釋梯度下降的幾種變體（SGD, Momentum, Adam）背後的數學推導和收斂特性差異，而不是隻告訴你 Adam 比較快。如果它能用一個簡單的二次函數模型，分別用這些優化器跑幾輪，並把每次迭代的參數值和梯度變化視覺化齣來，那絕對是教科書級的範例。我期待它能提供一個紮實的基礎，讓我能自信地在沒有現成函式庫支援的情況下，也能手動實作齣一個基礎的 CNN 或 RNN，那纔是真正掌握瞭這門技術。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有