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出版者:O'Reilly Media

作者:Nikhil Buduma

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:2015-11-25

价格:GBP 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491925614

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• DeepLearning
• 深度学习
• 人工智能
• 数据挖掘
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• Deep Learning Basics

深入理解与应用现代计算范式：面向下一代智能系统的理论与实践 本书聚焦于计算科学、数据结构与算法设计的前沿领域，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，以应对当前及未来复杂智能系统的挑战。它不涉及深度学习的具体模型、网络架构或应用案例，而是专注于支撑这些高阶智能的底层理论基础、高效的系统实现方法以及前沿的计算范式。 --- 第一部分：高级离散结构与信息组织 (Advanced Discrete Structures and Information Organization) 本部分将计算科学的基石——离散数学和图论——提升到工程应用的层面，探讨如何以最优化的方式组织和处理海量、非结构化的信息。 第一章：拓扑与网络复杂性理论 (Topology and Network Complexity Theory) 本章深入探讨了大规模网络的结构特性，超越了传统的简单图论模型。重点分析了真实世界系统中普遍存在的无标度网络、小世界效应以及层次化结构。 1.1 复杂网络度分布的统计建模： 介绍幂律分布、Lévy 稳定分布在描述网络连接性中的应用，以及最大似然估计在参数拟合中的局限性与改进方法。 1.2 网络嵌入与低维表示： 探讨如何将高维复杂的网络结构映射到低维欧氏空间，重点介绍基于随机游走的几何度量方法和结构保持的流形学习技术。分析不同嵌入算法对信息熵和结构保真度的影响。 1.3 网络动力学与信息传播模型： 阐述传染病模型（如 SIR、SIS）在信息扩散和级联失败分析中的应用。重点分析节点异质性（Heterogeneity）对传播阈值和最终规模的影响。 1.4 拓扑优化与鲁棒性分析： 研究如何通过最小化路径长度或最大化连通性来设计高效的网络架构（如数据中心互连）。分析边缘（Edge）和节点（Node）故障对网络整体鲁棒性的影响及恢复策略。 第二章：高效数据结构与内存层级优化 (Efficient Data Structures and Memory Hierarchy Optimization) 本章关注在现代多核和异构计算环境中，如何设计和实现能充分利用硬件特性的数据结构，实现突破性的I/O和延迟限制。 2.1 缓存友好型数据结构设计： 分析现代处理器缓存（L1/L2/L3）的工作原理和伪命中断的根源。介绍如何重新组织数据布局（如列式存储、空间局部性优化）以最大化缓存命中率。 2.2 外部存储与持久化数据结构： 针对超出主存容量的数据集，探讨B+树的变体（如Log-Structured Merge-Trees, LSM-Trees）在SSD上的性能优化，以及事务性内存结构在实现并发持久化中的挑战。 2.3 并行与并发数据结构： 深入研究无锁（Lock-Free）和基于内存顺序一致性模型（Memory Ordering Models）的并发数据结构，如原子操作的实现、基于乐观并发控制（OCC）的集合操作，及其在NUMA架构下的扩展性问题。 2.4 概率数据结构的高级应用： 超越基础的布隆过滤器（Bloom Filters），探讨HyperLogLog、Count-Min Sketch等结构在流式数据分析中对内存占用的极致压缩，及其带来的误差分析与权衡。 --- 第二部分：大规模计算范式与系统架构 (Large-Scale Computation Paradigms and System Architecture) 本部分将目光投向如何将算法和数据结构应用于数万亿级别的数据处理和高并发计算环境中，聚焦于并行化、分布式一致性与资源管理。 第三章：分布式计算模型与一致性协议 (Distributed Computation Models and Consistency Protocols) 本章系统梳理了构建可靠、可扩展分布式系统的核心理论框架。 3.1 共识机制的深入解析： 对Paxos、Raft等经典共识算法进行原理剖析、状态机复制的数学基础，并探讨其在拜占庭容错环境下的变体（如PBFT）的性能开销与安全边界。 3.2 分布式事务与隔离级别： 详细分析CAP定理的工程意义，重点研究如何在弱一致性模型下实现事务的有效隔离（如Snapshot Isolation）。探讨NewSQL数据库中分布式锁管理器与时间戳排序（TSO）机制的实现细节。 3.3 数据流处理的反应式编程： 介绍面向事件驱动的流式处理模型（如Actor Model，Reactive Streams）。分析延迟、吞吐量与处理语义（Exactly-Once, At-Least-Once）之间的复杂权衡。 3.4 资源调度与集群管理框架： 探讨现代集群调度器的核心组件，包括资源隔离、公平性保障（Fairness Guarantees）以及作业优先级仲裁机制。分析Mesos和Kubernetes等框架在异构资源调度方面的挑战。 第四章：高效率数值计算与线性代数基础 (High-Efficiency Numerical Computation and Linear Algebra Fundamentals) 本章回归计算的核心——矩阵运算，探讨如何在现代硬件上实现接近理论极限的线性代数运算，为所有优化问题的求解打下基础。 4.1 稀疏矩阵的存储与求解： 详细介绍CSR、COO、DIA等稀疏矩阵存储格式的优缺点，并重点分析迭代求解器（如共轭梯度法、GMRES）在高维稀疏系统中的收敛性分析与预处理技术（Preconditioning）。 4.2 内存访问优化与BLAS的演进： 剖析BLAS（基础线性代数子程序）库的优化策略，特别是针对SIMD指令集（如AVX-512）和向量化（Vectorization）的底层代码生成技术。分析如何通过Tiling和Loop Unrolling来最大化计算密度。 4.3 大规模特征值问题的求解： 介绍基于Lanczos和Arnoldi迭代法的子空间方法，及其在处理超大规模矩阵时的内存效率和精度控制。探讨瑞利商迭代在高精度需求下的局限性。 4.4 HPC中的内存模型与并行编程： 侧重于OpenMP、MPI的高级特性，特别是MPI通信原语（如集体通信、非阻塞通信）与NUMA架构的交互。讨论如何通过数据布局和任务划分来避免昂贵的跨节点内存访问。 --- 第三部分：优化理论与算法设计 (Optimization Theory and Algorithmic Design) 本部分探讨如何将数学优化理论转化为解决实际工程问题的强大工具，专注于寻找全局或局部最优解的系统性方法。 第五章：连续优化与非线性规划 (Continuous Optimization and Nonlinear Programming) 本章系统梳理解决光滑、可微优化问题的核心算法。 5.1 一阶和二阶梯度方法分析： 深入对比梯度下降法的步长选择策略（精确线搜索、Armijo规则）与牛顿法、拟牛顿法（BFGS, L-BFGS）的收敛速度和计算复杂度。重点分析Hessian矩阵的近似技术。 5.2 约束优化与对偶理论： 详细阐述KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件在可行性分析中的作用。深入探讨拉格朗日乘子法在处理不等式约束问题时的应用，以及对偶间隙的意义。 5.3 内点法（Interior-Point Methods）的结构： 介绍基于障碍函数（Barrier Function）的内点法框架，其在处理大规模线性规划和二次规划中的优势，包括自中心路径（Centering Path）的跟踪机制。 第六章：组合优化与启发式搜索 (Combinatorial Optimization and Heuristic Search) 本章关注处理离散决策空间问题的理论和实践，这些问题通常是NP-Hard的，需要高效的近似或启发式方法。 6.1 整数规划与分支定界法： 阐述如何将复杂约束转化为精确的整数线性规划（ILP）模型。深入剖析分支与定界（Branch and Bound）算法的核心流程，包括割平面（Cutting Plane）的生成与节点的探索策略。 6.2 元启发式算法的设计与调优： 详细分析模拟退火（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）和变邻域搜索（Variable Neighborhood Search）的机制。重点讨论如何针对特定问题设计有效的邻域结构和温度调度函数。 6.3 近似算法与性能保证： 介绍针对NP-Hard问题的多项式时间近似方案（PTAS）和近似比（Approximation Ratio）的理论分析方法。以集合覆盖和旅行商问题为例，展示如何构造具有可证明性能保证的算法。 6.4 随机过程与搜索： 探讨如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂高维离散空间中进行有效的抽样，及其在寻找最优解区域中的应用。 --- 本书为寻求掌握现代计算系统核心理论、注重算法效率与系统性能的工程师、研究人员和高级学生设计。它提供了从底层硬件交互到顶层抽象数学模型之间的完整桥梁，是构建下一代高性能、高可扩展性智能应用系统的理论基石。

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要说这本书有什么“不足”，那就是它对实践细节的关注度似乎没有对理论深度的追求那么极致。当然，这或许是作者的刻意取舍，毕竟“Fundamentals”的定位决定了它必须聚焦于核心原理。例如，书中虽然提到了TensorFlow和PyTorch，但对特定框架下的代码实现和部署细节着墨不多，更多的是用伪代码或者概念性的描述来展现算法流程。对于那些期望拿到书就能直接复制粘贴运行复杂项目的读者来说，可能会略感失望。然而，反过来看，正是这种对框架的“超脱”，才保证了本书知识的时效性——框架会迭代，API会变化，但底层的优化器原理和网络拓扑结构是不变的。因此，这本书更像是一份“内功心法”，指导你如何去学习和掌握未来任何一种深度学习框架，而不是一本针对特定软件版本的“操作手册”。

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这本书带给我的最大冲击，是它对现代深度学习范式转变的深刻洞察。它不仅仅是罗列了各个算法，更像是为我们勾勒出了一条清晰的技术演进路线图。在讨论生成模型（Generative Models）时，作者对GANs（生成对抗网络）的经典架构进行了深入剖析，但随后便自然地引出了对变分自编码器（VAEs）的对比分析，并重点阐述了扩散模型（Diffusion Models）兴起背后的根本原因——即对稳定性和样本质量的极致追求。这种历史的纵深感，让我明白为什么某些技术会被淘汰，而另一些技术会脱颖而出。它不是一本简单罗列知识点的工具书，而更像是一部关于人工智能领域核心算法哲学的著作。读完后，我感觉自己看问题的视角被提升了一个层次，从一个只会调用库函数的“使用者”，变成了一个能够理解设计意图的“思考者”。

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坦白说，我花了很大力气才啃完这本书的前三分之一，它对于那些声称“三天速成深度学习”的速食读物来说，简直是彻头彻尾的反面教材，但也是最宝贵的财富。它拒绝提供任何捷径，而是坚持把每一个底层逻辑都夯实。我特别欣赏它在处理梯度消失/爆炸问题时的那种严谨态度。作者没有简单地告诉我们使用残差连接或批标准化（Batch Normalization）就行了，而是先花费大量篇幅，从反向传播的链式法则出发，耐心地展示了梯度是如何在深层网络中“迷失方向”的。这种追本溯源的态度，让我在后续阅读到更前沿的Transformer架构时，能够迅速理解为什么需要特定的归一化和残差设计。这本书的价值不在于让你能马上跑出一个SOTA模型，而在于让你在模型调参失败时，能够准确地定位到是网络结构、数据预处理，还是优化器设置出了问题。它培养的是一种解决问题的“内功”，而不是仅仅停留在“调参技巧”的层面。

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这本书的排版和图示简直是业界良心，这对于理解那些高维空间中的抽象概念至关重要。市面上很多教材要么图示过于简陋，要么直接用密密麻麻的公式代替了图形解释，让人看得云里雾里。但这本书中对卷积核操作的动态演示，以及对注意力机制（Attention Mechanism）中查询、键、值向量交互过程的可视化，都做得非常到位。我甚至发现，有些关键的数学推导部分，作者巧妙地用色彩和箭头引导了读者的视线，使得原本枯燥的代数变换也变得具有流程感。特别是它在讲解循环神经网络（RNN）时，对时间步展开图的处理，清晰地展现了信息流动的路径和信息遗忘的瓶颈所在。我过去一直对BPTT（Backpropagation Through Time）的理解停留在表面，但通过这本书的插图，我仿佛能亲手“触摸”到梯度是如何一步步回传的，这种可视化深度是前所未有的。

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这本书的封面设计得非常大气，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，一眼就能让人感受到其内容的专业性和深度。我原本以为这会是一本晦涩难懂的学术专著，但翻开扉页后，我惊喜地发现作者的叙述方式比我想象的要平易近人许多。它似乎有一种魔力，能够将那些复杂的理论用一种恰到好处的类比和生动的例子串联起来，让初学者也能循着清晰的脉络一步步深入。比如，在讲解神经网络的基础结构时，作者并没有直接抛出一大堆数学公式，而是先用建筑学的概念来构建一个直观的理解框架，这对我这种偏向直觉理解的人来说，简直是及时雨。书中对激活函数那部分的讨论尤其精彩，它不仅罗列了Sigmoid、ReLU等常见函数，还深入探讨了它们在不同优化目标下的优劣权衡，这种“知其所以然”的讲解方式，极大地增强了我的信心。我感觉自己不是在被动接受知识，而是在和一位经验丰富的导师一起，慢慢地拆解和重构这个迷人的学习领域。

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不错的入门书，虽然有点跟不上tf的节奏不过这不能怪它。

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作为tensorflow入门书，值得一读

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当成DL的简介还可以的，代码错误还是有不少的，而且TensorFlow更新之后，书里很多代码都要修改。还不如跟着官网的tutorial学……

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作为tensorflow入门书，值得一读

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不错的入门书，虽然有点跟不上tf的节奏不过这不能怪它。