大腦無非是肉做的機器而已
──人工智慧之父 馬文・閔斯基
▎沒免費午餐理論
所有可能的數據分布、所有分類算法在未知數據中都有著相同的錯誤率。
換而言之，就是沒有一個通用的算法比其他算法好，這就如同非常複雜的機率圖模型在所有任務中的平均性能和一個丟硬幣算法（亂猜）的平均性能是相同的。
▎什麼是卷積？
簡單來說，卷積其實就是對數據加權求和。
舉例：A同學犯了錯，老師就會用皮尺打A的手，那麼A的手就會立刻浮腫起來。現在我們做一個殘忍的假設：假設A以一個時間頻率不斷的犯錯，老師就會以一個時間頻率不斷的打A的手。舊的傷還沒痊癒，新的疼痛就要來臨。請問在t時刻A的手腫得有多高呢？
提示：在t時刻A手腫脹的高度就是一個卷積的過程。
▎什麼是學習？
性能度量P（Performance Measure）能夠隨著經驗E（Experience）自我完善。
舉例：每次約會B都要等很久，B不敢抱怨，但也不想傻傻的站在樓下等，於是他就開始「學習」。B的任務是「縮小等待的時間」，於是就先等了5分鐘後再出門，結果還是在樓下等了15分鐘。下一次B就等了15分鐘後再出門，居然還是等了10分鐘。後來，B等了25分鐘後再出門，結果就被A揍了一頓，哪裡出錯了？
提示：學習的前提是有潛在規律，A出門時間沒有規律，B的學習是無效的。
本書會列出很多的公式，但請讀者們不要在意所謂的公式，應該多去看一些文字性描述，理順公式的每一次演變，公式是幫助你快速的記憶，並不是你的負擔！
★本書特色：本書是一本有關深度學習的入門實戰教程，目的在於盡可能以一種輕鬆的方式，講解一些深度學習核心的技術、關鍵的思想，以及常用的技巧方法，我們將進行模組化編程練習，希望能幫助你從理論走向實踐，並從實踐中加深對理論知識的進一步理解。
具体描述
跨越理论的鸿沟：现代机器学习的实践之道 本书聚焦于将前沿的机器学习理论转化为可部署、高性能的实际应用。我们不满足于仅仅停留在数学公式和算法推导的层面，而是致力于为工程师、数据科学家以及希望深入理解和应用现代智能系统的专业人士提供一套详尽、可操作的实战指南。 在人工智能技术飞速发展的今天，理解支持AlphaGo、自动驾驶和自然语言处理（NLP）背后的核心机制至关重要。然而，理论知识往往与真实世界数据处理、模型优化、以及系统集成之间存在着巨大的鸿沟。本书旨在系统性地填补这一空白，通过大量的代码示例、项目案例和深入的工程讨论，带领读者完成从概念到生产环境的每一步。 第一部分：基础重塑与工具链的精通 本部分将快速回顾并强化读者对核心概念的理解，但重点立即转向如何高效地利用行业标准工具。我们深知，在实际项目中，选择正确的工具链和数据预处理流程决定了项目的成败。 1. 数据准备的艺术与科学： 我们不会停留在“数据是燃料”的陈词滥调。本章将深入探讨大规模数据集的特征工程策略，包括如何处理高维度稀疏数据（如文本嵌入和推荐系统中的用户-物品矩阵）、时间序列数据的同步与插值、以及图像数据的增强技术。重点讨论数据偏差的识别与缓解，确保模型在实际部署中公平、稳健。此外，还将详述数据版本控制（Data Versioning）在持续集成/持续部署（CI/CD）流程中的关键作用。 2. 深度学习框架的底层透视： 本书主要以PyTorch为核心进行讲解，但会辅以TensorFlow/Keras的对比分析。我们将超越简单的`model.fit()`调用，深入计算图的构建与优化。内容涵盖：如何高效利用GPU资源（如混合精度训练与分布式数据并行策略）、自定义操作符的实现（CUDA/C++集成）、以及如何使用TorchScript或ONNX进行模型序列化与跨平台部署的优化。理解框架背后的内存管理和内核调用，是实现极致性能的关键。 第二部分：核心模型的实战深化 本部分将针对当前主流的几种深度学习模型架构，进行深入的“黑箱破解”和性能调优。 3. 卷积神经网络（CNN）的高级应用与调优： 除了ResNet和VGG，我们将聚焦于效率优化的架构，如MobileNet系列、EfficientNet及其在边缘设备上的部署考量。重点探讨迁移学习的策略深度：如何针对特定下游任务（如医学影像分析或卫星遥感）设计有效的微调（Fine-tuning）方案，包括冻结层级的选择、学习率调度器的定制化设计（如Cosine Annealing with Warmup），以及如何使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大型教师模型的能力迁移到轻量级学生模型上。 4. 序列建模与注意力机制的工程实践： 对于NLP和时间序列任务，Transformer架构已成为主流。本章将详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的计算瓶颈，并介绍如何通过稀疏注意力机制（如Reformer, Performer）处理超长序列。在具体应用层面，我们将构建一个完整的神经机器翻译系统，并讨论如何在推理时应用束搜索（Beam Search）的优化剪枝策略，以平衡翻译质量与延迟。对于时序预测，则重点讨论如何将结构化特征与序列信息有效融合。 第三部分：从训练到生产的完整生命周期管理（MLOps） 本书最核心的价值在于弥合模型开发与生产部署之间的差距。本部分是本书区别于纯理论教材的关键所在。 5. 可靠的模型训练与实验追踪： 在复杂的项目中，管理数百次实验至关重要。我们将集成MLflow或Weights & Biases等工具，实现参数、指标、模型工件（Artifacts）的自动化记录与比较。重点在于超参数优化（HPO）的自动化，采用贝叶斯优化或Hyperband算法，而不是盲目的网格搜索。此外，还将介绍如何使用TensorBoard进行复杂的模型结构可视化和梯度流分析，以快速诊断训练中的深层问题。 6. 模型部署与服务架构设计： 部署不再是简单的将模型文件打包。本章将详细讲解模型服务的架构选择：是选择REST API（使用FastAPI/Flask），还是高性能的gRPC服务？我们将深入探讨模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）技术，以便在保持准确率可接受范围的同时，显著减小模型体积和推理延迟。内容包括使用TensorRT或OpenVINO进行特定硬件加速的编译流程。同时，也会讨论A/B测试框架在模型迭代中的应用，确保新模型上线是平滑且可回滚的。 7. 模型监控与漂移的应对策略： 模型一旦上线，其性能就会随着时间推移而衰减。本书将详细介绍模型漂移（Model Drift）的类型（概念漂移与数据漂移），以及如何构建实时监控仪表板。我们将使用统计方法（如KS检验、PSI）来监测输入数据分布的变化，并在检测到显著漂移时，触发自动再训练流水线。本章还涵盖了可解释性AI（XAI）工具（如SHAP, LIME）在生产环境中用于故障排查和模型验证的重要性。 第四部分：面向未来的挑战与高级主题 8. 生成模型与扩散过程的实践： 鉴于当前生成式AI的爆炸性发展，本书将专门一章介绍生成对抗网络（GANs）在图像合成中的稳定性挑战及其解决方案（如WGAN-GP）。更重要的是，我们将深入探讨扩散模型（Diffusion Models）的数学直觉，并展示如何使用Stable Diffusion等框架进行受控的图像生成和潜在空间（Latent Space）的探索与编辑，为多模态应用奠定基础。 结论：构建可持续的人工智能系统 本书的终极目标是培养读者构建健壮、高效、可维护的AI系统的工程思维。通过大量的动手实践和对工程细节的深挖，读者将能够自信地将最先进的研究成果转化为企业级的、能够持续创造价值的智能应用。
著者信息
楊雲，多年從事機器學習、資料探勘、圖型識別、大數據處理與分析等方面的研究工作，在英國曼徹斯特大學攻讀博士學位期間，入選英國政府資助的海外研究生獎勵計畫。博士畢業後，在英國薩里大學從事研究員工作。
图书目录
前 言
第1章 深度學習的發展介紹
1.1 如何閱讀本書
1.2 深度學習沉浮史
1.2.1 模擬生物大腦的瘋狂遠古時代
1.2.2 聯結主義近代
1.2.3 百花齊放，層次結構主導，模型巨大的當代
1.3 Python簡易教程
1.3.1 Anaconda搭建
1.3.2 IPython Notebook使用
1.3.3 Python基本用法
1.3.3.1 基本數據類型
1.3.3.2 列表（Lists）
1.3.3.3 字典（Dictionaries）
1.3.3.4 集合（Sets）
1.3.3.5 元組（Tuples）
1.3.3.6 函數（Functions）
1.3.3.7 類（Classes）
1.3.4 NumPy
1.3.4.1 陣列（Arrays）
1.3.4.2 陣列運算
1.3.4.3 廣播（Broadcasting）
1.3.5 Matplotlib
1.4 參考文獻
第2章 機器學習快速入門
2.1 學習算法
2.1.1 學習任務
2.1.2 性能度量
2.1.3 學習經驗
2.2 代價函數
2.2.1 均方誤差函數
2.2.2 極大似然估計
2.3 梯度下降法
2.3.1 批量梯度下降法
2.3.2 隨機梯度下降法
2.4 過擬合與欠擬合
2.4.1 沒免費午餐理論
2.4.2 正則化
2.5 超引數最佳化與驗證集
2.6 Softmax編碼實戰
2.6.1 編碼說明
2.6.2 熟練使用CIFAR-10 數據集
2.6.3 顯式循環計算損失函數及其梯度
2.6.4 向量化表達式計算損失函數及其梯度
2.6.5 最小批量梯度下降算法訓練Softmax分類器
2.6.6 使用驗證數據選擇超引數最佳化
2.7 參考代碼
2.8 參考文獻
第3章 前饋神經網路
3.1 神經元
3.1.1 Sigmoid神經元
3.1.2 Tanh神經元
3.1.3 ReLU神經元
3.2 前饋神經網路
3.2.1 輸出單元
3.2.2 隱藏單元
3.2.3 網路結構設計
3.3 BP算法
3.4 深度學習編碼實戰上
3.4.1 實現仿射傳播
3.4.2 實現ReLU傳播
3.4.3 組合單層神經元
3.4.4 實現淺層神經網路
3.4.5 實現深層全連接網路
3.5 參考代碼
3.6 參考文獻
第4章 深度學習正則化
4.1 參數範數懲罰
4.1.1 L2參數正則化
4.1.2 L1正則化
4.2 參數綁定與參數共享
4.3 噪聲注入與數據擴充
4.4 稀疏表徵
4.5 早停
4.6 Dropout
4.6.1 個體與集成
4.6.2 Dropout
4.7 深度學習編碼實戰中
4.7.1 Dropout傳播
4.7.2 組合Dropout傳播層
4.7.3 Dropout神經網路
4.7.4 解耦訓練器trainer
4.7.5 解耦更新器updater
4.7.6 正則化實驗
4.8 參考代碼
4.9 參考文獻
第5章 深度學習最佳化
5.1 神經網路最佳化困難
5.1.1 局部最適
5.1.2 鞍點
5.1.3 梯度懸崖
5.1.4 梯度消失或梯度爆炸
5.1.5 梯度不精確
5.1.6 最佳化理論的侷限性
5.2 隨機梯度下降
5.3 動量學習法
5.4 AdaGrad和RMSProp
5.5 Adam
5.6 參數初始化策略
5.7 批量歸一化
5.7.1 BN算法詳解
5.7.2 BN傳播詳解
5.8 深度學習編碼實戰下
5.8.1 Momentum
5.8.2 RMSProp
5.8.3 Adam
5.8.4 更新規則比較
5.8.5 BN前向傳播
5.8.6 BN反向傳播
5.8.7 使用BN的全連接網路
5.8.8 BN算法與權重標準差比較
5.9 參考代碼
5.10 參考文獻
第6章 卷積神經網路
6.1 卷積操作
6.2 卷積的意義
6.2.1 稀疏連接
6.2.2 參數共享
6.3 池化操作
6.4 設計卷積神經網路
6.4.1 跨步卷積
6.4.2 零填充
6.4.3 非共享卷積
6.4.4 平鋪卷積
6.5 卷積網路編碼練習
6.5.1 卷積前向傳播
6.5.2 卷積反向傳播
6.5.3 最大池化前向傳播
6.5.4 最大池化反向傳播
6.5.5 向量化執行
6.5.6 組合完整卷積層
6.5.7 淺層卷積網路
6.5.8 空間批量歸一化
6.6 參考代碼
6.7 參考文獻
第7章 循環神經網路
7.1 循環神經網路
7.1.1 循環神經元展開
7.1.2 循環網路訓練
7.2 循環神經網路設計
7.2.1 雙向循環網路結構
7.2.2 編碼－解碼網路結構
7.2.3 深度循環網路結構
7.3 門控循環神經網路
7.3.1 LSTM
7.3.2 門控循環單元
7.4 RNN編程練習
7.4.1 RNN單步傳播
7.4.2 RNN時序傳播
7.4.3 詞嵌入
7.4.4 RNN輸出層
7.4.5 時序Softmax損失
7.4.6 RNN圖片說明任務
7.5 LSTM編程練習
7.5.1 LSTM單步傳播
7.5.2 LSTM時序傳播
7.5.3 LSTM實現圖片說明任務
7.6 參考代碼
7.6.1 RNN參考代碼
7.6.2 LSTM參考代碼
7.7 參考文獻
第8章 TensorFlow快速入門
8.1 TensorFlow介紹
8.2 TensorFlow 1.0安裝指南
8.2.1 雙版本切換Anaconda
8.2.2 安裝CUDA 8.0
8.2.3 安裝cuDNN
8.2.4 安裝TensorFlow
8.2.5 驗證安裝
8.3 TensorFlow基礎
8.3.1 Tensor
8.3.2 TensorFlow核心API教程
8.3.3 tf.train API
8.3.4 tf.contrib.learn
8.4 TensorFlow構造CNN
8.4.1 構建Softmax模型
8.4.2 使用TensorFlow訓練模型
8.4.3 使用TensorFlow評估模型
8.4.4 使用TensorFlow構建卷積神經網路
8.5 TensorBoard快速入門
8.5.1 TensorBoard可視化學習
8.5.2 計算圖可視化
图书序言
- EISBN：9789865486730
- 規格：普通級
- 出版地：台灣
- 檔案格式：EPUB流動版型
- 建議閱讀裝置：手機、平板
- TTS語音朗讀功能：無
- 檔案大小：115.0MB
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 工程類> 機械工程
图书试读
隨著Google的AlphaGo，IBM的watson以及百度的智慧機器人百小度的問世，人工智慧成為了大眾熱烈討論的焦點，而作為這些智慧產品的核心技術，深度學習受到了學界與產業界的廣泛關注。深度學習憑藉其優良的性能，被廣泛應用於電腦視覺、圖像分析、語音識別和自然語言處理等諸多領域中。但深度學習的算法與模型較為複雜，對於初學者來說較難理解與掌握，需要其有一定的理論與實踐應用基礎。本書作者透過把理論知識與大量實踐例子相結合，運用易懂與詼諧的語言為初學者呈現了一部指導深度學習實戰的首選之作。本書的面向對象為電腦及相關科系的大學生、研究生，以及相關領域的初級研究人員。與同類著作不同的是本書更強調讀者的親身實踐，分為模組化設計與代碼實踐兩部分，當讀者學習完模組化設計部分的理論知識後，還可以在實踐代碼的關鍵位置添加自己的代碼，並測試實現的深度學習模型的每一個關鍵環節，以此進一步理解與掌握所學的算法與模型。
本書共分為8章，第1章為深度學習的發展介紹，其他7章對深度學習的理論知識和應用進行了深入淺出的講解，分別為第2章機器學習快速入門，第3章前饋神經網路，第4章深度學習正則化，第5章深度學習最佳化，第6章卷積神經網路，第7章循環神經網路，第8章TensorFlow快速入門。每一個章節在其結尾部分都會提出深度學習算法與模型的實踐學習，按照作者的設計步驟，讀者可以逐步完成代碼的編寫，並對其進行測試，最終完成整個算法與模型代碼的實踐。本書不同於傳統理論介紹＋代碼演示書籍之處在於，理論知識與實踐學習部分可以分開閱讀，其每一章節的實踐學習部分更加強調與讀者的互動性。本書還精心設計了許多子模組，給予大量的編程提示，並引導讀者透過自學的方式完成各個子模組的實現，進而強化讀者對不同模組編碼實現的學習與理解，在每章末尾都會給出相應的參考代碼。
深度學習相關研究領域的發展日新月異，本書作者自認才疏學淺，只略知其中一二，書中內容的設計與撰寫是作者對深度學習的個人認識與理解，由於水準有限，如有不妥之處請廣大讀者不吝賜教。
用户评价
评分
這本《深度學習實戰》電子書，老實說，對於我們這些在業界摸爬滾打有些年頭，手上專案跑了不少，但總覺得理論基礎還是有點懸空的中階工程師來說，簡直就像在荒漠中找到了一汪清泉。我當初下單的時候，其實有點猶豫，畢竟市面上的機器學習書籍多如牛毛，很多都把重點放在那些高深的數學推導上，看得我頭昏眼花，但這本的書名強調「實戰」，這一點真的打動了我。翻開之後，最讓我眼睛一亮的，就是它對各種經典模型，像是 CNN、RNN 乃至於 Transformer 的介紹，都不是那種空泛的理論講解，而是直接切入核心的應用場景和程式碼實作細節。例如，它在講述如何優化一個影像分類模型的訓練過程時，那種從資料預處理到模型架構微調的步驟，寫得極其詳盡，幾乎可以當作 SOP 來參考。我之前有個專案，處理的影像數據集複雜度高，模型收斂得很慢，卡了很久才找到突破口，要是早點看到書裡的某幾個章節，可能能省下我好幾天的除錯時間。它沒有過度賣弄那些只有學術界才會用到的晦澀術語，而是用一種很務實的口吻，告訴你「在這個情境下，你該選擇哪個工具，以及如何讓它發揮最大效能」。這對於我們這種需要快速將技術落地到產品中的人來說，實用性實在是太高了。
评分我必須說，這本電子書的作者在選擇「實戰案例」這方面，眼光非常獨到。很多教科書為了展示技術的廣度，會堆砌很多不相關的例子，結果每個都只講到皮毛。但這本不同，它聚焦在幾個目前業界最熱門、也最能展現深度學習核心威力的領域。舉例來說，它對自然語言處理（NLP）的部分，並沒有只停留在基本的 Text Classification，而是深入探討了如何處理長文本的結構化資訊提取，這對我們處理大量的法規文件和技術報告時特別有幫助。更棒的是，它沒有避開那些實作上常見的「陷阱」，例如梯度消失/爆炸的實際處理方式，而不是只在數學公式裡輕描淡寫。作者會直接拿出程式碼片段，告訴你「當你遇到這種情況時，應該馬上檢查你的學習率排程器設定，並考慮使用梯度裁剪」。這種來自一線開發者的經驗傳承，是光靠理論書籍很難獲得的寶貴知識。閱讀的過程中，我常常會有「對！我之前就是卡在這邊！」的頓悟感，這種被理解的感覺，在艱澀的技術學習路上，真的很療癒。
评分從電子書的閱讀體驗來看，這本《深度學習實戰》的排版設計也相當用心，這點對於經常需要邊看邊寫程式碼的讀者來說至關重要。它的程式碼區塊設計得很好，顏色對比度適中，而且關鍵的 API 呼叫或自定義的函式都有用粗體標示，讓人在快速掃描時，能一眼抓住重點。相較於某些PDF格式的書籍，字體放大後模糊不清或者程式碼斷行混亂的問題，這本電子書的呈現非常乾淨俐落。我個人習慣在平板上閱讀技術書籍，邊看邊做筆記。這本書的註釋功能和高亮顯示做得非常順暢，不會因為檔案格式的問題導致操作延遲。而且，它的章節結構非常清晰，每個主要模組之間都有明確的過渡和總結，讓人不會在複雜的模型細節中迷失方向。它並沒有試圖塞入太多邊緣的、不常用的模型，而是把火力集中在那些真正能解決現實問題的主流技術上，讓學習的路徑保持在一個高效的軌道上。這使得我可以很專注地把精力放在理解每一個核心概念的「為什麼」和「怎麼做」上，而不是浪費在調整閱讀介面上。
评分總體來說，如果你是一個已經有 Python 基礎，對機器學習有初步認識，但苦於找不到一座橋樑，將那些零散的知識點串接到一個能應付複雜企業級專案的實戰能力上，那麼這本《深度學習實戰》電子書絕對是你的首選。它就像是一位資深架構師在你的旁邊，一步步指導你從零開始建構一個穩健的深度學習系統。特別是書中對於模型效能評估和除錯策略的探討，讓我意識到過去自己只關注準確率的片面性。它會提醒你，在真實世界裡，時間複雜度和資源消耗往往和準確率一樣重要。這種全方位的視野，才是真正區分「會寫模型」和「能做產品」的關鍵。我強力推薦給所有覺得 PyTorch/TensorFlow 文件讀起來有點吃力，但又不想在實作中不斷 Google 基礎問題的夥伴們。這本書提供的知識密度極高，而且都是經過市場驗證的實用技巧，讀完之後的成就感，絕對是紮實的。
评分坦白講，這本電子書的編排邏輯，真的非常貼合台灣讀者的閱讀習慣，那種循序漸進，層層遞進的感覺，做得相當到位。我記得我過去買過幾本國外翻譯過來的教材，排版和語氣都怪怪的，很多時候需要花額外的時間去消化它到底想表達什麼意思。但《深度學習實戰》的作者（或譯者）顯然對我們這裡的技術生態非常了解。它在探討模型部署這塊的章節尤其讓我印象深刻。現在大家都在談 MLOps，但很多書都只停留在模型訓練完就結束了，後續的生產環境整合、延遲優化、版本控制等等，常常是個黑盒子。這本書卻非常仔細地介紹了如何使用一些常見的框架，把訓練好的模型打包，然後在雲端環境下進行高效能的推論。書裡提到的一些工具鏈組合，正是我目前團隊正在摸索的，直接提供了一套可行的藍圖。這種「不只教你釣魚，還直接給你一個魚竿和魚餌」的實用主義精神，讓我覺得這本書的價值遠超它的定價。對於想要從學術研究轉向工業界實戰的年輕工程師來說，這絕對是書櫃裡不能少的一本工具書。
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