具体描述
《深度学习模型及应用详解》作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。
《深度学习模型及应用详解》分为4 部分，共13 章。其中第1 部分（第1、2 章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2 部分（第3～5 章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术进行工程实践和开发的流程和技巧。第3 部分（第6～12 章）介绍了学术界和工业界最新的高阶深度学习模型的实现和应用。第4 部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向，并对深度学习的未来发展进行展望。
《深度学习模型及应用详解》面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，快速部署到自己的工作领域，并取得落地成果。
作者简介
张若非
美国纽约州立大学计算机科学博士。微软（美国）人工智能与研究院高级研究总监，全球合伙人，负责微软在线广告平台机器学习模型、算法及系统的研究和建设。研究领域包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和多媒体信息检索。在这些领域的一流学术期刊和顶级学术会议发表论文50余篇，获得美国发明专利12项。美国国家自然科学基金会（NSF）智能系统评审委员会委员，IEEE和ACM高级会员。
付强
博士毕业于清华大学电子工程系，现任微软（美国）搜索广告部资深应用科学家，主要从事机器学习、深度学习、信息检索、自然语言理解、图像处理等方面的算法研究及其在搜索广告产品中的应用。此前曾任微软亚洲研究院研究员，研究将机器学习算法用于云计算平台的系统建模、性能优化，以及故障自动诊断。在机器学习、数据挖掘、计算机系统等领域的国际顶级会议及期刊上共发表论文30余篇，持有4项美国专利。
高斌
博士毕业于北京大学数学科学学院，现任微软（美国）搜索广告部资深机器学习科学家，此前曾担任微软亚洲研究院机器学习研究组主管研究员。主要从事机器学习、信息检索、数据挖掘和计算广告等领域的研究和开发。在国际顶级期刊和会议上发表相关论文40余篇，并持有30余项美国专利。主持研发的十余项创新技术已经被应用于必应搜索引擎、必应搜索广告及微软小冰等产品中。
张耿豪
博士毕业于美国加州大学伯克利分校，现任微软（美国）搜索广告部资深应用科学家。主要专注于机器学习、自然语言处理、信息检索、人机界面等领域，并且在微软负责必应搜索广告业务及多项延伸的应用与研究，例如聊天机器人、以图搜图等。在国际顶级期刊和会议上发表相关论文20余篇，并持有3项美国专利。
叶挺
硕士毕业于北京大学软件工程研究所，现任微软（美国）搜索广告部工程师，主要从事深度学习算法的性能优化和分布式实现，成功将多个深度学习模型应用于必应的广告服务中。在计算机会议KDD、ASE发表论文3篇，并取得发明专利3项。
目录信息
神经网络发展史 / 1
1.1 神经网络的早期雏形 / 3
1.1.1 联结主义和Hebb 学习规则 / 4
1.1.2 Oja 学习规则及主分量分析 / 5
1.1.3 早期的神经元模型 / 5
1.2 现代神经网络 / 6
1.2.1 反向传播算法 / 6
1.2.2 神经网络的通用函数近似性 / 8
1.2.3 深度的必要性 / 9
1.3 深度学习发展历史中的重要神经网络 / 10
1.3.1 深度神经网络的兴起 / 10
1.3.2 自组织特征映射 / 10
1.3.3 霍普菲尔德神经网络 / 11
1.3.4 玻尔兹曼机及受限玻尔兹曼机 / 12
1.3.5 深度信念网 / 14
1.3.6 其他深度神经网络 / 15
1.4 本章小结 / 15
参考文献 / 16
第2 章
深度学习开源框架 / 17
2.1 主流的深度学习开源框架 / 18
2.2 简单神经网络模型在不同框架上的实现对比 / 29
2.3 本章小结 / 44
参考文献 / 45
第3 章
多层感知机在自然语言处理方面的应用 / 46
3.1 词和文本模型的发展历程 / 47
3.2 Word2Vec 模型：基于上下文的分布式表达 / 49
3.2.1 Skip-Gram 算法的训练流程 / 50
3.2.2 Skip-Gram 算法的网络结构 / 53
3.2.3 代价函数 / 54
3.3 应用TensorFlow 实现Word2Vec 模型 / 58
3.3.1 定义计算图：训练语料库预处理 / 60
3.3.2 模型计算图的实现 / 63
3.4 Word2Vec 模型的局限及改进 / 66
3.5 本章小结 / 67
参考文献 / 68
第4 章
卷积神经网络在图像分类中的应用 / 69
4.1 图像识别和图像分类的发展 / 72
4.2 AlexNet / 73
4.2.1 网络模型结构 / 74
4.2.2 AlexNet 的具体改进 / 79
4.2.3 代价函数 / 83
4.3 应用TensorFlow 实现AlexNet / 83
4.3.1 读取训练图像集 / 83
4.3.2 模型计算图的实现 / 84
4.4 本章小结 / 85
参考文献 / 86
第5 章
递归神经网络 / 87
5.1 递归神经网络应用背景介绍 / 88
5.2 递归神经网络模型介绍 / 89
5.2.1 递归神经网络模型结构 / 89
5.2.2 双向递归神经网络 / 90
5.2.3 长短期记忆模型 / 91
5.3 递归神经网络展望 / 94
5.4 本章小结 / 95
参考文献 / 95
第6 章
DeepIntent 模型在信息检索领域的应用 / 96
6.1 信息检索在搜索广告中的应用发展 / 97
6.2 含有注意力机制的RNN 模型 / 99
6.2.1 网络模型结构 / 100
6.2.2 代价函数 / 104
6.3 应用TensorFlow 实现DeepIntent 模型 / 107
6.3.1 定义计算图 / 107
6.3.2 定义代价函数及优化算法 / 114
6.3.3 执行计算图进行训练 / 118
6.4 本章小结 / 119
参考文献 / 120
第7 章
图像识别及在广告搜索方面的应用 / 121
7.1 视觉搜索 / 122
7.2 方法和系统 / 124
7.2.1 图像DNN 编码器 / 124
7.2.2 利用Rich-CDSSM 降低维度 / 125
7.2.3 快速最近邻搜索系统 / 127
7.2.4 精密层 / 127
7.2.5 端到端服务系统 / 128
7.3 评测 / 129
7.4 用于演示的Visual Shopping Assistant 应用程序 / 131
7.5 相关工作 / 132
7.6 本章小结 / 133
第8 章
Seq2Seq 模型在聊天机器人中的应用 / 134
8.1 Seq2Seq 模型应用背景 / 135
8.2 Seq2Seq 模型的应用方法 / 136
8.3 含有注意力机制的多层Seq2Seq 模型 / 137
8.3.1 词嵌入层 / 137
8.3.2 可变深度LSTM 递归层 / 138
8.3.3 注意力机制层 / 139
8.3.4 投影层 / 139
8.3.5 损失函数（loss function）和端到端训练 / 140
8.4 信息导向的自适应序列采样 / 142
8.5 多轮项目推荐 / 143
8.6 熵作为信心的度量 / 143
8.6.1 直观的定义和讨论 / 143
8.6.2 序列后验估计的不确定性 / 145
8.6.3 信息导向的抽样：最大化预期信息增益的原则 / 145
8.6.4 Seq2Seq 模型的3 个应用程序 / 146
8.6.5 应用程序1：查询理解和重写 / 147
8.6.6 应用程序2：相关性评分 / 152
8.6.7 应用程序3：聊天机器人 / 156
8.7 本章小结 / 160
参考文献 / 160
第9 章
word2vec 的改进：fastText 模型 / 162
9.1 fastText 模型的原理 / 163
9.1.1 回顾Skip-Gram 算法 / 163
9.1.2 subword 模型 / 164
9.1.3 subword 形态 / 167
9.1.4 分层softmax / 168
9.1.5 fastText 的模型架构 / 170
9.1.6 fastText 算法实现 / 171
9.2 应用场景：搜索广告中的查询词关键词匹配问题 / 172
9.3 本章小结 / 173
参考文献 / 174
第10 章
生成对抗网络 / 175
10.1 生成对抗网络的原理 / 176
10.1.1 GAN 的基本模型 / 176
10.1.2 GAN 优化目标的原理 / 178
10.1.3 GAN 的训练 / 179
10.1.4 GAN 的扩展模型 / 180
10.2 应用场景：搜索广告中由查询词直接生成关键词 / 182
10.2.1 生成模型的构建 / 182
10.2.2 判别模型的构建 / 184
10.2.3 条件生成对抗网络的构建 / 185
10.3 本章小结 / 186
参考文献 / 187
第11 章
深度强化学习 / 188
11.1 深度强化学习的原理 / 189
11.1.1 强化学习的基本概念 / 189
11.1.2 马尔可夫决策过程 / 191
11.1.3 价值函数和贝尔曼方程 / 192
11.1.4 策略迭代和值迭代 / 194
11.1.5 Q-Learning / 196
11.1.6 深度Q 网络 / 198
11.1.7 策略梯度 / 201
11.1.8 动作评价网络 / 202
11.2 应用场景：基于深度强化学习的推荐系统 / 203
11.3 本章小结 / 206
参考文献 / 206
第12 章
工程实践和线上优化 / 208
12.1 Seq2Seq 模型介绍 / 209
12.2 LSTM 优化分析 / 211
12.2.1 优化一：指数运算的近似展开 / 214
12.2.2 优化二：矩阵运算的执行速度优化 / 218
12.2.3 优化三：多线程并行处理 / 224
12.3 优化应用实例：RapidScorer 算法对GBDT 的加速 / 227
12.3.1 背景介绍 / 228
12.3.2 RapidScorer 数据结构设计 / 231
12.3.3 RapidScorer 矢量化 / 233
12.3.4 RapidScorer 实验结果 / 237
12.4 本章小结 / 238
参考文献 / 239
第13 章
深度学习的下一个浪潮 / 240
13.1 深度学习的探索方向展望 / 241
13.1.1 设计更好的生成模型 / 241
13.1.2 深度强化学习的发展 / 241
13.1.3 半监督学习与深度学习 / 242
13.1.4 深度学习自身的学习 / 242
13.1.5 迁移学习与深度学习的结合 / 242
13.1.6 用于推理的深度学习 / 243
13.1.7 深度学习工具的标准化 / 243
13.2 深度学习的应用场景展望 / 243
13.2.1 医疗健康领域 / 243
13.2.2 安全隐私领域 / 248
13.2.3 城市治理领域 / 249
13.2.4 艺术创作领域 / 250
13.2.5 金融保险领域 / 252
13.2.6 无人服务领域 / 254
13.3 本章小结 / 257
参考文献 / 258
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
**第三段评价：** 这本书的语言风格极其晦涩，充满了生硬的直译痕迹，使得许多原本可以流畅表达的观点变得扭曲而拗口。读起来就像是在啃一块未经加工的硬骨头，需要反复咀嚼才能体会其微弱的内涵。更让人抓狂的是，作者似乎对不同章节之间的逻辑连贯性缺乏统一的把控。前几章的论述逻辑严密，层层递进，让人信心倍增；但进入到后半部分，突然间又跳跃到一些前置知识点尚未充分建立的领域，使得阅读体验极度不平衡。这种叙事节奏的失调，让读者很难保持持续的注意力。我感觉自己像是在阅读两本不同作者写的书拼凑在一起，缺乏一个主导性的、清晰的“作者之声”来统一全书的基调和深度。
评分**第二段评价：** 我不得不说，这本书在案例分析和实际操作层面的描述实在可以用“蜻蜓点水”来形容。它花了近三分之一的篇幅去探讨一些高度抽象的数学推导，这些推导固然严谨，但对于希望动手实践、看到模型实际运行效果的读者来说，帮助微乎其微。我期望看到的是清晰的、可复现的代码示例，或者是针对特定行业痛点的应用案例解析，然而，这些内容被严重稀释了。例如，在讨论到最新的卷积网络架构时，作者只是泛泛而谈了其核心思想，却完全没有给出如何用主流框架（比如TensorFlow或PyTorch）去实现它的具体步骤或注意事项。这使得这本书的实用价值大打折扣，读完后，我感觉自己好像理解了一些“是什么”，但完全不知道“怎么做”。对于工程实践者来说，这样的书无疑是令人沮丧的。
评分**第四段评价：** 尽管这本书的篇幅很厚，但其对前沿进展的覆盖速度明显滞后了。我期待一本深入探讨当前研究热点的书籍，能捕捉到近一两年内涌现出的创新范式。然而，书中的许多“最新”技术实际上在学术界已经得到了广泛的应用和迭代，它的介绍停留在了一个相对初级或已被超越的阶段。这使得这本书更像是一本优秀的历史文献汇编，而非一本指导未来方向的指南。对于那些需要跟上行业最新步伐的专业人士来说，这本书提供的知识价值有限，因为它缺少那种“走在时代前沿”的锐度和紧迫感。它似乎更专注于打磨那些已经成熟的基础理论，却忽视了领域内那些正在快速变化的边界地带。
评分**第五段评价：** 这本书的编辑和校对工作显然没有做到位。我发现了不少低级的排版错误、错误的公式标记，甚至在一些关键定义的地方出现了明显的术语混用现象，这在如此严肃的技术著作中是完全不可接受的。这些错误虽然可能只是小插曲，但它们会像小石子一样不断地绊倒读者，迫使我频繁地停下来，质疑我所读到的内容是否准确无误。这种对细节的疏忽，极大地削弱了读者对作者专业性的信任。一本声称“详解”的书，如果连最基本的准确性都无法保证，那么它所建立起来的所有复杂理论大厦都显得摇摇欲坠。我不得不花费额外精力去交叉验证那些看似不协调的段落，这无疑是对我宝贵学习时间的浪费。
评分**第一段评价：** 这本书的排版和设计简直是一场视觉的灾难，厚厚的篇幅里充斥着大段大段的文字，几乎看不到任何能让人喘息的图表或插图。更要命的是，它对基础概念的阐述含糊不清，就像一个经验丰富的老教授在对一群完全不了解领域的新手侃侃而谈，每一个术语的引入都没有足够的铺垫和解释。我花了大量时间去查阅其他资料来理解它试图构建的理论框架，这极大地降低了阅读的效率和乐趣。如果不是为了完成某个特定的学习任务，我实在找不到继续翻阅下去的动力。特别是对于初学者而言，这本书的入门门槛高得惊人，它更像是一本为已经浸淫多年、寻求理论深层探讨的专家准备的参考手册，而不是一本能引导大众进入新领域的向导。光是目录结构就让人感到压抑，仿佛置身于一个信息过载的迷宫中，每一步都充满不确定性。
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