具体描述
《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。
《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。
作者简介
喻俨，百纳信息（海豚浏览器）研发副总裁。2007年加入微软亚洲工程院，2011年加入百纳信息负责海外业务线，从0到1做过多个项目，现致力于AI和大数据产品的研究与应用。
莫瑜，先后任职于微软和海豚浏览器，从事搜索引擎、音乐检索/哼唱搜索、内容分发推荐算法和对话机器人技术研发。长期以来持续关注和实践大规模数据算法性能优化、搜索引擎、推荐系统和人工智能技术。
王琛，英国爱丁堡大学人工智能专业硕士，现为百纳信息技术有限公司人工智能方向负责人。早年参加过信息学奥林匹克竞赛获得河北省第一名、全国三等奖，并保送进入中山大学。大学期间，在ACM竞赛上也屡获佳绩。硕士毕业后就职于百度基础架构部，参与大数据平台研发工作，对大数据分析处理、分布式系统架构等方面都有比较深刻的理解。2014年加入百纳，负责多个项目的研发，自2016年起负责人工智能方向的探索。
胡振邦，拥有博士学位，百纳信息技术有限公司高级算法研究员，毕业于中国地质大学计算机学院地学信息工程专业。读博期间，参与了关于遥感卫星图像识别分析的863项目，并且是主要的研发人员。毕业以来，一直从事图像识别方面的算法研发工作，主要方向包括目标检测、图文检索、图像分类与验证等，在图像处理、计算机视觉等方面都有深厚的积累和经验。
高杰，是一位1980年出生于苏北的“爱学习、能折腾、有情怀”的大叔。毕业于扬州中学特招班，1998年入学华中科技大学机械系，兼修管理、会计，自学计算机，2003年考入南京大学软件学院，曾任德国西门子内部SAP咨询师，还在中银国际TMT投行、金山软件集团投资部任过职，2015年与合伙人联合创立了图灵科技集团，与华尔街顶尖交易团队一起致力于量化交易、算法模型和人工智能在金融领域的应用，目前这家公司管理着超过20亿元的资产，是细分市场的领先公司。
目录信息
1.1 深度学习介绍 1
1.2 深度学习的趋势 7
1.3 参考资料 10
2 TensorFlow系统介绍 12
2.1 TensorFlow诞生的动机 12
2.2 TensorFlow系统简介 14
2.3 TensorFlow基础概念 16
2.3.1 计算图 16
2.3.2 Session会话 18
2.4 系统架构 19
2.5 源码结构 21
2.5.1 后端执行引擎 22
2.5.2 前端语言接口 24
2.6 小结 24
2.7 参考资料 25
3 Hello TensorFlow 26
3.1 环境准备 26
3.1.1 Mac OS安装 27
3.1.2 Linux GPU服务器安装 28
3.1.3 常用Python库 32
3.2 Titanic题目实战 34
3.2.1 Kaggle平台介绍 34
3.2.2 Titanic题目介绍 35
3.2.3 数据读入及预处理 38
3.2.4 构建计算图 40
3.2.5 构建训练迭代过程 44
3.2.6 执行训练 46
3.2.7 存储和加载模型参数 47
3.2.8 预测测试数据结果 50
3.3 数据挖掘的技巧 51
3.3.1 数据可视化 52
3.3.2 特征工程 54
3.3.3 多种算法模型 57
3.4 TensorBoard可视化 58
3.4.1 记录事件数据 58
3.4.2 启动TensorBorad服务 60
3.5 数据读取 62
3.5.1 数据文件格式 63
3.5.2 TFRecord 63
3.6 SkFlow、TFLearn与TF-Slim 67
3.7 小结 69
3.8 参考资料 69
4 CNN“看懂”世界 71
4.1 图像识别的难题 72
4.2 CNNs的基本原理 74
4.2.1 卷积的数学意义 75
4.2.2 卷积滤波 77
4.2.3 CNNs中的卷积层 81
4.2.4 池化（Pooling） 83
4.2.5 ReLU 84
4.2.6 多层卷积 86
4.2.7 Dropout 86
4.3 经典CNN模型 87
4.3.1 AlexNet 88
4.3.2 VGGNets 95
4.3.3 GoogLeNet & Inception 98
4.3.4 ResNets 106
4.4 图像风格转换 109
4.4.1 量化的风格 109
4.4.2 风格的滤镜 116
4.5 小结 120
4.6 参考资料 121
5 RNN“能说会道” 123
5.1 文本理解和文本生成问题 124
5.2 标准RNN模型 128
5.2.1 RNN模型介绍 128
5.2.2 BPTT算法 130
5.2.3 灵活的RNN结构 132
5.2.4 TensorFlow实现正弦序列预测 135
5.3 LSTM模型 138
5.3.1 长期依赖的难题 138
5.3.2 LSTM基本原理 139
5.3.3 TensorFlow构建LSTM模型 142
5.4 更多RNN的变体 144
5.5 语言模型 146
5.5.1 NGram语言模型 146
5.5.2 神经网络语言模型 148
5.5.3 循环神经网络语言模型 150
5.5.4 语言模型也能写代码 152
5.5.5 改进方向 163
5.6 对话机器人 164
5.6.1 对话机器人的发展 165
5.6.2 基于seq2seq的对话机器人 169
5.7 小结 181
5.8 参考资料 182
6 CNN+LSTM看图说话 183
6.1 CNN+LSTM网络模型与图像检测问题 184
6.1.1 OverFeat和Faster R-CNN图像检测算法介绍 185
6.1.2 遮挡目标图像检测方法 187
6.1.3 ReInspect算法实现及模块说明 188
6.1.4 ReInspect算法的实验数据与结论 204
6.2 CNN+LSTM网络模型与图像摘要问题 207
6.2.1 图像摘要问题 208
6.2.2 NIC图像摘要生成算法 209
6.2.3 NIC图像摘要生成算法实现说明 214
6.2.4 NIC算法的实验数据与结论 243
6.3 小结 249
6.4 参考资料 250
7 损失函数与优化算法 253
7.1 目标函数优化策略 254
7.1.1 梯度下降算法 254
7.1.2 RMSProp优化算法 256
7.1.3 Adam优化算法 257
7.1.4 目标函数优化算法小结 258
7.2 类别采样（Candidate Sampling）损失函数 259
7.2.1 softmax类别采样损失函数 261
7.2.2 噪声对比估计类别采样损失函数 281
7.2.3 负样本估计类别采样损失函数 286
7.2.4 类别采样logistic损失函数 286
7.3 小结 287
7.4 参考资料 288
结语 289
· · · · · · (收起)
读后感
看过不少关于卷积神经网络的书籍或帖子，但这本书的讲解真正让我理解了卷积神经网络（what，why，how）。当然，绝对不能否定之前看过的有关书籍或帖子所起到的铺垫作用。卷积神经网络的讲解应该算是这本书对我最大的帮助。另外，循环神经网络和LSTM讲解的也不错。一个明显的不...
评分看过不少关于卷积神经网络的书籍或帖子，但这本书的讲解真正让我理解了卷积神经网络（what，why，how）。当然，绝对不能否定之前看过的有关书籍或帖子所起到的铺垫作用。卷积神经网络的讲解应该算是这本书对我最大的帮助。另外，循环神经网络和LSTM讲解的也不错。一个明显的不...
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用户评价
我接触深度学习领域已经有一段时间了，阅览过不少关于TensorFlow框架的工具书，但坦白说，很多都是快速过时的版本指南，缺乏对底层设计思想的深入剖析。直到我翻开这本，才发现真正优秀的技术书籍应该具备的“内功”是什么。这本书最让我欣赏的一点，是它对数据流图（Dataflow Graph）的阐述，简直是庖丁解牛，精准而到位。它没有仅仅停留在TensorFlow 1.x时代的静态图概念，而是巧妙地融入了Eager Execution的优势和设计哲学，让读者能清晰地理解，TensorFlow这个庞大的生态系统是如何在图计算的效率和Python的交互性之间找到平衡点的。书中对于张量（Tensor）的生命周期管理、会话（Session）的启动与关闭机制，甚至是分布式训练中节点间的数据同步策略，都有着极其详尽的描述。读完之后，我不再是那个仅仅会调用`model.fit()`的初级用户了，我开始能够审视代码中的性能瓶颈，并且能根据实际业务场景，更合理地配置硬件资源和计算策略。这种从“使用”到“掌控”的转变，才是这本书带给我的最大财富。它提供的是一种架构师的视角，而不是操作员的视角。
评分我通常对技术书籍的排版和插图要求很高，因为阅读体验直接影响学习效率。不得不说，这本书的视觉设计达到了专业出版物的顶尖水准。插图清晰度极高，线条干净利落，无论是复杂的网络拓扑结构图，还是数学推导过程中的矩阵分解示意图，都做到了信息量丰富而又不至于令人眼花缭乱。特别是书中对不同层次的神经网络结构进行可视化处理的部分，色彩搭配非常考究，不同层级、不同操作（如残差连接或注意力机制的焦点）都用不同的颜色和粗细清晰地区分开来，极大地降低了理解复杂架构的认知负荷。此外，代码示例的格式化也做得非常规范，易于复制和修改，注释详略得当，既保留了核心逻辑，又避免了冗余信息的干扰。我发现自己经常会翻阅那些图表部分，仅仅是看着那些结构图，就能在脑海中重新构建起相应的算法流程。这种高质量的视觉辅助，使得这本书在面对那些需要大量空间想象力的概念时，表现得尤为出色。
评分这本书的文字风格非常沉稳大气，读起来有一种“久经考验”的踏实感，不像有些新出的书籍那样追求时髦的“黑科技”，而是将重点放在了那些经过时间检验、真正能够构建起稳固知识体系的核心概念上。比如，在讨论正则化方法时，它没有仅仅罗列L1和L2的公式，而是深入探讨了它们在模型复杂度和泛化能力之间的权衡哲学，以及L1范数如何自然地导致稀疏解。更有意思的是，书中对激活函数选择的讨论，从Sigmoid和Tanh的梯度消失问题溯源，引出了ReLU的革命性意义，再到Leaky ReLU和PReLU的精妙之处，这种层层递进的叙事结构，让人对这些基础组件的历史演变和内在逻辑有了深刻的洞察。我特别喜欢作者在讲解“偏差-方差困境”时所使用的类比，它非常巧妙地将统计学中的抽象概念与实际模型训练中的过拟合、欠拟合现象联系起来，让读者能够用一种更宏观的视角来审视模型训练的整个过程。这本书更像是一部“深度学习思想史”，它教会我们如何批判性地看待每一个新提出的技术点。
评分这本书最让我感到惊喜的是它对实践环节的把握，它不只是纸上谈兵，而是非常务实地将理论与前沿应用场景进行了有效对接。举例来说，在讲解序列模型时，作者没有停留在简单的RNN上，而是直接切入了Transformer架构的核心——自注意力机制，并用非常清晰的矩阵乘法流程图展示了Q、K、V的计算过程，以及多头注意力如何并行运作。这种“跳过中间步骤，直击核心创新点”的处理方式，对于有一定基础的学习者来说效率极高。更难能可贵的是，书中对于模型部署和性能优化的讨论，也展现了作者深厚的工程背景。它提到了模型量化（Quantization）对推理速度的影响，以及如何使用TensorFlow Serving进行高效的生产环境部署，这些都是纯理论书籍往往会忽略的“最后一公里”问题。读完这些章节，我感觉自己不仅仅是掌握了算法，更是掌握了一套将算法落地、实现商业价值的完整方法论。它成功地架起了学术研究与工业应用之间的那座至关重要的桥梁。
评分这本书真是让人爱不释手！我是在对神经网络的底层逻辑感到困惑时偶然发现它的，一开始还担心会像其他市面上那些只停留在“调包侠”层面的书籍一样，通篇充斥着晦涩难懂的数学公式，或者干脆就是API手册的堆砌。然而，这本书的处理方式简直是教科书级别的平衡艺术。它没有回避那些核心的数学推导，比如梯度下降的几何意义、反向传播的链式法则如何被高效地应用于多层网络，但它总是能用非常直观的方式将其串联起来，仿佛是有一位经验丰富的导师在你耳边轻声细语地解释那些曾经让你辗转反侧的难题。特别是关于卷积核的展开和池化层的操作，作者似乎非常懂得初学者的思维定势，总能在关键节点插入一些精妙的图示和类比，让原本抽象的概念瞬间变得具象化。我花了整整一个周末，把书中关于“优化器”那一章的每一个案例都亲手跑了一遍，从最基础的SGD到后来的Adam，那种看着损失函数一步步收敛、模型性能逐渐提升的满足感，是任何理论推导都无法替代的。这本书的价值在于，它真正地教会了你“为什么”要这么做，而不是简单地告诉你“怎么做”。对于任何想从应用层迈向原理层面的深度学习学习者来说，这本书绝对是不可多得的基石。
评分有意思
评分不要用来入门
评分要不要这么逗比，，，想钱想疯了，真的是什么阿猫阿狗都能写书了？
评分有意思
评分不要用来入门
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