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出版者:清华大学出版社

作者:[美]安德鲁·特拉斯克(Andrew W. Trask)

出品人:

页数:292

译者:王晓雷

出版时间:2020-1

价格:99

装帧:平装

isbn号码:9787302540991

丛书系列:

图书标签:

深度学习
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具体描述

《深度学习图解》指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其最基本的数学库NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！

主要内容：

• 深度学习的基础科学原理

• 自行设计和训练神经网络

• 隐私保护的知识，包括联邦学习

• 帮助你继续深度学习之旅的建议

奇点之光：人工智能的原理、演进与未来图景图书简介人类文明的下一个里程碑，无疑将由人工智能（AI）铸就。本书《奇点之光：人工智能的原理、演进与未来图景》，并非聚焦于某一特定技术分支的深入剖析，而是力图构建一个宏大而严谨的知识框架，带领读者全面、系统地理解人工智能从概念萌芽到颠覆性应用的全景图。我们旨在提供一个“鸟瞰全局”的视角，探讨驱动这场技术革命背后的核心逻辑、历史脉络、当前挑战以及不可避免的未来走向。第一部分：思想的火花——AI的哲学基石与历史回响本篇伊始，我们将追溯人类对“智能”本质的千年思索。从古希腊的机械人偶构想到莱布尼茨的通用语言设想，再到图灵测试的提出，智能的模拟并非一蹴而就，而是深植于哲学、逻辑学和数学的土壤之中。我们将详细梳理人工智能发展史上的几次浪潮与低谷——“黄金时代”的符号主义（Symbolic AI）的辉煌及其遇到的“常识危机”；随后的“AI寒冬”如何催生了对连接主义（Connectionism）的重新审视。重点分析了专家系统的局限性，它们依赖于预设的、人类编码的规则，缺乏自我学习和适应能力，预示着知识工程范式的瓶颈。随后，我们将探讨当代AI思想的底层逻辑——计算主义（Computationalism）与信息论。智能被视为一种复杂的计算过程，信息的获取、处理、存储和反馈构成了智能活动的基础。这一部分将为后续的技术章节奠定坚实的理论基础，强调理解AI，首先要理解我们如何定义“智能”本身。第二部分：驱动引擎——从统计学习到决策智能此部分是全书的技术核心，但其着眼点在于原理的普适性和范式的演变，而非单一算法的实现细节。我们将避开繁复的数学推导，聚焦于核心思想的阐释。 2.1 统计学习的基石：概率与模式识别我们将深入探讨机器学习（ML）范式的确立。重点阐述监督学习、无监督学习和强化学习这三大支柱模型的内在机制。例如，监督学习如何通过损失函数优化来逼近真实映射关系；无监督学习如何揭示数据内在的聚类结构和维度简化之道。探讨贝叶斯方法在不确定性推理中的作用，以及信息论如何衡量模型对数据的压缩能力。 2.2 决策的艺术：强化学习的动态博弈强化学习（RL）是AI迈向自主决策的关键一步。我们不侧重于某一种特定的策略梯度算法，而是剖析其核心要素：Agent、环境、状态、动作和奖励。重点分析马尔可夫决策过程（MDP）作为RL的数学框架，以及如何通过价值函数或策略函数来指导Agent在复杂环境中实现长期回报最大化。这部分将展示AI如何从被动的数据拟合者转变为主动的决策制定者。 2.3 跨越鸿沟：从传统模型到新型架构的过渡简要回顾传统模型（如支持向量机、决策树）的优势与局限，并将其与当代以大规模数据驱动的“黑箱”模型进行对比。理解为什么我们需要更强大的模型来处理非结构化数据（图像、文本、语音）带来的维度爆炸问题。这一过渡部分将自然地引向下一代计算范式的需求。第三部分：认知模拟——信息处理的革命性进展本部分聚焦于AI在模拟人类高阶认知功能方面取得的突破性成就，特别是那些依赖于大规模数据和复杂网络结构的技术。 3.1 结构化知识的涌现：自然语言处理（NLP）的演进我们将探讨NLP领域如何从基于规则和统计的词袋模型，进化到基于上下文嵌入（Contextual Embeddings）的范式。关注如何通过理解词语在特定语境中的多义性，实现机器对人类语言深层语义的捕获。重点分析序列到序列（Seq2Seq）架构的贡献，以及它在机器翻译、文本摘要等任务中的核心作用。理解语言模型如何通过预测下一个词元来构建对世界知识的隐式表征。 3.2 感知世界的桥梁：计算机视觉的突破计算机视觉（CV）是AI应用最直观的领域之一。本书将从图像识别的挑战出发，解释卷积网络（CNN）如何通过局部感受野和参数共享机制，有效地从像素层级提取空间特征。随后，我们将探讨目标检测和图像生成技术，它们标志着AI不仅能够“看到”物体，还能“理解”场景的结构和内容。 3.3 记忆与泛化：前沿计算范式的思考本部分将探讨超越传统前馈网络的计算结构，例如循环机制在时间序列处理中的重要性。我们将讨论“注意力机制”在处理长距离依赖关系中的革命性意义，它是现代复杂模型能够高效处理长序列信息，并实现复杂推理的关键所在。第四部分：融合与未来——智能的边界与社会影响 AI技术的成熟不可避免地引发了深刻的伦理、经济和社会问题。本书的收官部分，将目光投向技术与人类社会的交汇点。 4.1 信任危机：可解释性、鲁棒性与伦理困境随着AI系统被部署到金融、医疗和司法等关键领域，模型的“黑箱”特性成为最大的障碍。我们将探讨可解释性AI（XAI）的研究方向，例如局部解释模型和模型内在透明度，以期建立人与机器间的信任。同时，深入分析数据偏见、算法公平性以及AI决策的责任归属问题。这不是一个技术问题，而是一个关乎社会治理的哲学挑战。 4.2 通往通用智能的路径：局限与展望当前占据主导地位的“狭义人工智能”（ANI）与人类的“通用人工智能”（AGI）之间，依然存在巨大的鸿沟。本书将分析ANI在迁移学习、常识推理和因果关系理解方面的固有缺陷。讨论实现AGI可能需要的范式转变，例如更有效的世界模型构建、符号推理与连接主义的深度融合，以及AI系统自我改进能力的实现。 4.3 智能时代的社会重塑最后，本书将探讨AI对劳动力市场、教育体系和地缘政治格局的深远影响。分析自动化对技能结构的影响，以及社会如何在效率提升与就业保障之间寻求动态平衡。我们将以一种审慎乐观的态度，展望一个由智能增强的人类文明可能达成的全新高度。总结《奇点之光》力求提供的是一张精确且富有洞察力的导航图，它勾勒出人工智能领域的广阔疆域，解释了驱动这些疆域发展的核心力量，并指明了通往未知地带的若干条可能路径。它不仅是技术人员的参考读物，更是对未来世界充满好奇的决策者、学者和公众，理解这场科技革命的必备指南。

作者简介

Andrew W. Trask是Digital Reasoning公司机器学习实验室的创始成员，该实验室致力于自然语言处理、图像识别和音频转录的深度学习研究。几个月内，Andrew和他的伙伴们就在情绪分类和词性标注方面发表了超过业界最佳方案的结果。

他训练了世界上最大的人工神经网络，拥有超过1600亿个参数，实验结果发表在ICML(International Conference on Machine Learning)上，还有一部分结果发表在Journal of Machine Learning(JML)上。他在Digital Reasoning公司担任文本处理和音频分析的产品经理，负责仿真认知计算平台的架构设计，深度学习是这一平台的核心能力。

目录信息

目录

第1章深度学习简介：为什么应该学习深度学习 1
1.1　欢迎阅读《深度学习图解》 1
1.2　为什么要学习深度学习 2
1.3　这很难学吗? 3
1.4　为什么要阅读本书 3
1.5　准备工作 4
1.6　你可能需要掌握一部分Python知识 5
1.7　本章小结 6
第2章基本概念：机器该如何学习？ 7
2.1　什么是深度学习? 7
2.2　什么是机器学习？ 8
2.3　监督机器学习 9
2.4　无监督机器学习 10
2.5　参数学习和非参数学习 10
2.6　监督参数学习 11
2.7　无监督参数学习 13
2.8　非参数学习 14
2.9　本章小结 15
第3章神经网络预测导论：前向传播 17
3.1　什么是预测 17
3.2　能够进行预测的简单神经网络 19
3.3　什么是神经网络? 20
3.4　这个神经网络做了什么? 21
3.5　使用多个输入进行预测 23
3.6　多个输入：这个神经网络做了什么? 24
3.7　多个输入：完整的可运行代码 29
3.8　预测多个输出 30
3.9　使用多个输入和输出进行预测 32
3.10　多输入多输出神经网络的工作原理 33
3.11　用预测结果进一步预测 35
3.12　NumPy快速入门 37
3.13　本章小结 40
第4章神经网络学习导论：梯度下降 41
4.1　预测、比较和学习 41
4.2　什么是比较 42
4.3　学习 42
4.4　比较：你的神经网络是否做出了好的预测？ 43
4.5　为什么需要测量误差？ 44
4.6　最简单的神经学习形式是什么？ 45
4.7　冷热学习 46
4.8　冷热学习的特点 47
4.9　基于误差调节权重 48
4.10　梯度下降的一次迭代 50
4.11　学习就是减少误差 52
4.12　回顾学习的步骤 54
4.13　权重增量到底是什么? 55
4.14　狭隘的观点 57
4.15　插着小棍的盒子 58
4.16　导数：两种方式 59
4.17　你真正需要知道的 60
4.18　你不需要知道的 60
4.19　如何使用导数来学习 61
4.20　看起来熟悉吗? 62
4.21　破坏梯度下降 63
4.22　过度修正的可视化 64
4.23　发散 65
4.24　引入α 66
4.25　在代码中实现α 66
4.26　记忆背诵 67
第5章通用梯度下降：一次学习多个权重 69
5.1　多输入梯度下降学习 69
5.2　多输入梯度下降详解 71
5.3　回顾学习的步骤 75
5.4　单项权重冻结：它有什么作用? 77
5.5　具有多个输出的梯度下降学习 79
5.6　具有多个输入和输出的梯度下降 81
5.7　这些权重学到了什么? 83
5.8　权重可视化 85
5.9　点积(加权和)可视化 86
5.10　本章小结 87
第6章建立你的第一个深度神经网络：反向传播 89
6.1　交通信号灯问题 89
6.2　准备数据 91
6.3　矩阵和矩阵关系 92
6.4　使用Python创建矩阵 95
6.5　建立神经网络 96
6.6　学习整个数据集 97
6.7　完全、批量和随机梯度下降 97
6.8　神经网络对相关性的学习 98
6.9　向上与向下的压力 99
6.10　边界情况：过拟合 101
6.11　边界情况：压力冲突 101
6.12　学习间接相关性 103
6.13　创建关联 104
6.14　堆叠神经网络：回顾 105
6.15　反向传播：远程错误归因 106
6.16　反向传播：为什么有效? 107
6.17　线性与非线性 107
6.18　为什么神经网络仍然不起作用 109
6.19　选择性相关的秘密 110
6.20　快速冲刺 111
6.21　你的第一个深度神经网络 111
6.22　反向传播的代码 112
6.23　反向传播的一次迭代 114
6.24　整合代码 116
6.25　为什么深度网络这么重要? 117
第7章如何描绘神经网络：在脑海里，在白纸上 119
7.1　到了简化的时候了 119
7.2　关联抽象 120
7.3　旧的可视化方法过于复杂 121
7.4　简化版可视化 122
7.5　进一步简化 123
7.6　观察神经网络是如何进行预测的 124
7.7　用字母而不是图片来进行可视化 125
7.8　连接变量 126
7.9　信息整合 127
7.10　可视化工具的重要性 127
第8章学习信号，忽略噪声：正则化和批处理介绍 129
8.1　用在MNIST上的三层网络 129
8.2　好吧，这很简单 131
8.3　记忆与泛化 132
8.4　神经网络中的过拟合 133
8.5　过拟合从何而来 134
8.6　最简单的正则化：提前停止 135
8.7　行业标准正则化：dropout 136
8.8　为什么dropout有效：整合是有效的 137
8.9　dropout的代码 137
8.10　在MNIST数据集上对dropout进行测试 139
8.11　批量梯度下降 140
8.12　本章小结 143
第9章概率和非线性建模：激活函数 145
9.1　什么是激活函数? 145
9.2　标准隐藏层激活函数 148
9.3　标准输出层激活函数 149
9.4　核心问题：输入具有
相似性 151
9.5　计算softmax 152
9.6　激活函数使用说明 153
9.7　将增量与斜率相乘 156
9.8　将输出转换为斜率(导数) 157
9.9　升级MNIST网络 157
第10章卷积神经网络概论：关于边与角的神经学习 161
10.1　在多个位置复用权重 161
10.2　卷积层 162
10.3　基于NumPy的简单实现 164
10.4　本章小结 167
第11章能够理解自然语言的神经网络：国王-男人+女人=？ 169
11.1　理解语言究竟是指什么? 170
11.2　自然语言处理(NLP) 170
11.3　监督NLP学习 171
11.4　IMDB电影评论数据集 172
11.5　在输入数据中提取单词相关性 173
11.6　对影评进行预测 174
11.7　引入嵌入层 175
11.8　解释输出 177
11.9　神经网络结构 178
11.10　单词嵌入表达的对比 180
11.11　神经元是什么意思? 181
11.12　完形填空 182
11.13　损失函数的意义 183
11.14　国王-男人+女人~=女王 186
11.15　单词类比 187
11.16　本章小结 188
第12章像莎士比亚一样写作的神经网络：变长数据的递归层 189
12.1　任意长度的挑战 189
12.2　做比较真的重要吗？ 190
12.3　平均词向量的神奇力量 191
12.4　信息是如何存储在这些向量嵌入中的？ 192
12.5　神经网络是如何使用嵌入的？ 193
12.6　词袋向量的局限 194
12.7　用单位向量求词嵌入之和 195
12.8　不改变任何东西的矩阵 196
12.9　学习转移矩阵 197
12.10　学习创建有用的句子向量 198
12.11　Python下的前向传播 199
12.12　如何反向传播？ 200
12.13　让我们训练它！ 201
12.14　进行设置 201
12.15　任意长度的前向传播 202
12.16　任意长度的反向传播 203
12.17　任意长度的权重更新 204
12.18　运行代码，并分析输出 205
12.19　本章小结 207
第13章介绍自动优化：搭建深度学习框架 209
13.1　深度学习框架是什么？ 209
13.2　张量介绍 210
13.3　自动梯度计算(autograd)介绍 211
13.4　快速检查 213
13.5　多次使用的张量 214
13.6　升级autograd以支持多次使用的张量 215
13.7　加法的反向传播如何工作？ 217
13.8　增加取负值操作的支持 218
13.9　添加更多函数的支持 219
13.10　使用autograd训练神经网络 222
13.11　增加自动优化 224
13.12　添加神经元层类型的支持 225
13.13　包含神经元层的神经元层 226
13.14　损失函数层 227
13.15　如何学习一个框架 228
13.16　非线性层 228
13.17　嵌入层 230
13.18　将下标操作添加到
autograd 231
13.19　再看嵌入层 232
13.20　交叉熵层 233
13.21　递归神经网络层 235
13.22　本章小结 238
第14章像莎士比亚一样写作：长短期记忆网络 239
14.1　字符语言建模 239
14.2　截断式反向传播的必要性 240
14.3　截断式反向传播 241
14.4　输出样例 244
14.5　梯度消失与梯度激增 245
14.6　RNN反向传播的小例子 246
14.7　长短期记忆(LSTM)元胞 247
14.8　关于LSTM门限的直观理解 248
14.9　长短期记忆层 249
14.10　升级字符语言模型 250
14.11　训练LSTM字符语言模型 251
14.12　调优LSTM字符语言模型 252
14.13　本章小结 253
第15章在看不见的数据上做深度学习：联邦学习导论 255
15.1　深度学习的隐私问题 255
15.2　联邦学习 256
15.3　学习检测垃圾邮件 257
15.4　让我们把它联邦化 259
15.5　深入联邦学习 260
15.6　安全聚合 261
15.7　同态加密 262
15.8　同态加密联邦学习 263
15.9　本章小结 264
第16章往哪里去：简要指引 265
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调和抽象的光影效果，立刻就抓住了我的眼球。我其实对深度学习这个领域一直抱持着一种敬畏又好奇的心态，觉得它既神秘又充满力量。拿到书后，我迫不及待地翻阅了目录，发现内容结构安排得非常清晰，从最基础的神经网络概念讲起，逐步深入到卷积网络、循环网络，甚至还涉及了一些比较前沿的模型介绍。对于像我这种有一定编程基础但对数学推导感到头疼的读者来说，这本书的叙事方式显得格外友好。它似乎很擅长用形象的比喻来解释复杂的数学原理，而不是单纯地抛出一堆公式。我特别欣赏它在介绍每一个新概念时，都会穿插一些实际的应用案例，这让抽象的理论瞬间变得“落地”了，让我能更直观地感受到这些技术是如何在现实世界中发挥作用的。整本书的排版也很考究，图文并茂的风格使得阅读过程非常流畅，即使遇到一些难啃的内容，图示也能提供及时的辅助理解。我感觉作者在内容组织上花了不少心思，力求在专业性和易读性之间找到一个完美的平衡点，这对于入门者来说，无疑是一份极其宝贵的资源。我期待着能通过它，真正跨过对深度学习的心理门槛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量也值得一提，这对于长时间的阅读体验有着潜移默化的影响。封面材质手感扎实，内页用纸偏哑光，有效减少了屏幕反光或灯光直射带来的阅读疲劳，即便在晚上开着台灯长时间阅读，眼睛的负担也相对较小。更重要的是，内文的插图颜色还原度很高，线条清晰锐利，即便是那些用来表示权重矩阵或特征图的复杂图形，也能看得一清二楚，没有出现色彩堆叠或墨迹模糊的问题。这种对硬件质量的关注，体现了出版方对读者的尊重。此外，书中的术语注释非常到位，对于一些需要跨学科理解的词汇，都有简洁明了的解释。总的来说，这是一本从内容深度到阅读舒适度都做到了顶级的专业书籍，它不仅是知识的载体，更是一段愉快的学习旅程的伴侣，让我非常期待能将其中的知识融会贯通，应用到我后续的工作和学习中去。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我的感觉是非常“沉浸式”的。它营造了一种对话式的学习氛围，不像传统的教科书那样严肃刻板。作者的语气仿佛是一位经验丰富的导师，耐心且富有启发性。在探讨某些前沿技术如注意力机制（Attention Mechanism）时，它没有直接给出最终模型，而是先探讨了传统方法（比如RNN/LSTM）的局限性，然后自然而然地引出为什么需要引入新的机制来解决这些瓶颈。这种带着问题去探索解决方案的叙事线索，极大地激发了我的求知欲。我发现自己不再是被动地接受知识，而是主动地参与到构建理解的过程中。对于那些需要大量背景知识才能理解的概念，作者会非常贴心地设置“知识点回顾”或者“延伸阅读”的提示，确保读者不会因为知识链条的中断而感到迷失。这种对读者学习路径的细致考量，体现了作者深厚的教学功底。总而言之，这本书更像是一本精心打磨的“学习地图”，而不是冰冷的“知识清单”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对这种号称“图解”的书抱有那么一丝丝保留的怀疑，总觉得图解太多可能会牺牲掉理论的深度。但这本书完全打消了我的顾虑。它的“图解”并非敷衍了事的小插图，而是经过精心设计的流程图和架构示意图，它们如同翻译官一般，将那些晦涩难懂的数学逻辑和算法流程，转化成了清晰可循的视觉路径。我尤其喜欢它对反向传播（Backpropagation）那一段的处理，通常这是初学者最容易卡住的地方，但在这里，通过一系列的动态流程图和不同颜色代码块的标记，我仿佛能“看”到误差是如何一步步回溯、梯度是如何被计算和更新的。这比我之前在其他教材上看到的纯文本描述要高效得多。这种详尽到近乎手把手的引导，极大地增强了我的信心。而且，这本书在代码实现的讲解上也非常到位，它没有直接堆砌大段的代码，而是将关键部分的逻辑用伪代码或者模块化的方式展示出来，确保读者理解背后的“为什么”远胜于单纯的“怎么做”。这对于建立稳固的知识体系至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在处理工程实践与理论深度之间的平衡感。很多深度学习的书要么过于偏向数学证明，让应用层面的工程师望而却步；要么就是只停留在API的调用层面，无法深挖底层原理。这本书巧妙地规避了这两个极端。在介绍完一个模型的核心算法逻辑后，它会紧接着分析该模型在实际训练中可能遇到的问题，比如过拟合、梯度消失、模型收敛速度慢等。更棒的是，它不仅仅是指出问题，还会提供一套系统性的调试和优化策略，这些策略往往是基于对模型内部机制的深刻理解得出的。例如，在讨论优化器时，它不仅介绍了SGD，还详细对比了动量（Momentum）和Adam的更新差异，并从几何角度解释了它们为何能加速收敛。这些内容对于想要将模型部署到实际生产环境中的人来说，具有极高的参考价值。这表明作者不仅仅是理论家，更是一位在实践中摸爬滚打过的工程师，他的经验之谈非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

和算法图解一样，读起来有趣生动，形象。很好的入门教材。

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本书。

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非常棒的一本书。

评分☆☆☆☆☆

深度学习入门必看

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本书。