TensorFlow for Deep Learning pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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☆☆☆☆☆

出版者:O′Reilly

作者:Bharath Ramsundar

出品人:

頁數:300

译者:

出版時間:2018-3-31

價格:GBP 55.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781491980453

叢書系列:

圖書標籤:

• tensorflow
• 深度學習
• deep-learning
• 人工智能
• 軟件開發
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• 人工智能
• 數據科學
• 模型構建
• 算法
• 計算機視覺

深入理解與實踐：下一代數據科學的基石 本書旨在為有誌於探索和掌握現代數據科學領域核心技術的讀者提供一本全麵、深入且兼具實踐指導意義的專業著作。它專注於揭示驅動當前人工智能浪潮的關鍵技術框架——不僅僅是停留在錶麵的庫函數調用，而是深入探究其背後的數學原理、係統架構以及高效的工程實現方法。 第一部分：計算範式的革新與基礎重構 本捲從現代科學計算的底層邏輯齣發，探討瞭如何有效地處理大規模、高維度數據流。 第一章：現代高性能計算的挑戰與機遇 本章首先分析瞭傳統計算方法在處理海量數據集（如TB級圖像數據、PB級文本語料）時遇到的瓶頸。重點剖析瞭馮·諾依曼架構在深度學習並行計算需求下的局限性。隨後，我們將視角轉嚮異構計算單元，如GPU和TPU，詳細介紹瞭它們的並行架構（SIMD, SIMT）如何為矩陣運算提供數個數量級的加速。 第二章：張量代數與自動微分的數學基礎 深度學習的本質是高維張量上的優化問題。本章將嚴格闡述張量（Tensor）的定義、操作（如張量積、收縮、轉置）及其在數據錶示中的核心地位。在此基礎上，深入講解自動微分（Automatic Differentiation, AD）——特彆是前嚮模式與反嚮模式（Backpropagation）的數學推導。我們將詳細展示如何利用鏈式法則構建計算圖，並高效地計算梯度，這是所有現代深度學習框架的靈魂。我們將避免簡化處理，而是精確地展示如何處理復雜的控製流（如循環和條件判斷）中的梯度計算問題。 第三章：高效內存管理與編譯優化 一個高性能框架的秘密在於其對硬件資源的精細控製。本章聚焦於內存布局優化，如N-H-W-C (數據格式) 與內存池化技術。我們將探討如何通過靜態分析和運行時優化技術，減少內存碎片和數據搬運延遲。此外，本章會深入介紹計算圖的優化策略，包括算子融閤（Operator Fusion）、常量摺疊以及針對特定硬件指令集的代碼生成（如XLA背後的理念）。 第二部分：構建與訓練復雜模型：從神經元到網絡結構 本部分將係統地介紹構建深度神經網絡的各個核心組件，並探討訓練過程中的關鍵挑戰與對策。 第四章：核心構建塊的實現細節 本章詳細解析構建深層網絡的各個基本層級：從基礎的綫性變換（全連接層）到激活函數（ReLU族、Sigmoid族、Swish等）的數值穩定性考量。特彆關注捲積（Convolution）操作在不同維度（2D, 3D）下的數學形式、填充（Padding）策略及其在硬件加速上的實現技巧。我們將探討如何從零開始實現這些核心操作，理解它們與底層BLAS庫的接口關係。 第五章：優化器與收斂性理論 優化算法是模型學習能力的關鍵。本章不僅僅是羅列SGD、Momentum、RMSProp、Adam等優化器的公式，而是深入分析它們各自收斂性的理論基礎、對超參數（如學習率、衰減係數）的敏感性，以及在非凸優化麵上的錶現。我們將重點討論學習率調度策略（如Cosine Annealing、Warmup）如何影響訓練的穩定性和最終性能。 第六章：正則化、泛化與模型穩定化技術 過擬閤是深度學習實踐中不可避免的挑戰。本章係統梳理瞭防止過擬閤的先進技術：Dropout的隨機性分析、L1/L2範數正則化對模型復雜度的控製。更重要的是，我們將深入研究批標準化（Batch Normalization）的內部工作原理，包括其在訓練和推理階段的不同行為，以及層歸一化（Layer Normalization）在序列模型中的應用及其優勢。 第三部分：前沿模型架構與應用範式 本捲聚焦於當前信息技術領域最前沿的幾種主流模型架構，剖析其創新點和工程實現難點。 第七章：序列建模：循環網絡及其演進 本章追溯瞭從傳統RNN到LSTM和GRU的演變過程，重點分析瞭門控機製如何有效解決梯度消失和爆炸問題。我們將精確剖析遺忘門、輸入門和輸齣門的數據流和計算邏輯。隨後，本章將過渡到更現代的序列處理方法，探討其在自然語言處理（NLP）中的關鍵作用。 第八章：注意力機製與Transformer的徹底解析 Transformer架構是當前大規模模型（如大型語言模型）的基石。本章將從“自注意力”（Self-Attention）機製入手，詳盡解釋縮放點積注意力（Scaled Dot-Product Attention）的數學推導，包括Q、K、V矩陣的投影與交互。我們將詳細拆解多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，並分析Transformer的編碼器-解碼器堆棧的完整數據流。 第九章：生成模型：從變分推斷到對抗網絡 本章探索瞭數據分布建模的兩大強大工具：變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。對於VAE，我們將深入理解其變分下界（ELBO）的構成，並探討重參數化技巧（Reparameterization Trick）如何使得模型可訓練。對於GAN，我們將分析判彆器與生成器之間的Minimax博弈理論，並討論WGAN、LSGAN等改進方案如何解決訓練不穩定性和模式崩潰問題。 第四部分：工程部署與高性能實踐 理論模型必須轉化為高效、可靠的工程産物。本部分關注框架的工程化部署和性能調優。 第十章：模型持久化、序列化與跨平颱部署 本章討論瞭如何將訓練好的模型狀態（權重、計算圖結構）安全、高效地保存和加載。我們將比較不同的序列化格式（如Protocol Buffers）的優劣，並探討如何針對特定部署環境（如移動設備、邊緣計算）進行模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和圖編譯，以實現低延遲推理。 第十一章：分布式訓練的擴展性與同步策略 麵對超大規模數據集和模型，單機訓練已不再可行。本章深入探討分布式訓練的兩種主要範式：數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）。我們將詳細分析同步隨機梯度下降（Synchronous SGD）與異步隨機梯度下降（Asynchronous SGD）的收斂性差異、通信開銷，並介紹All-Reduce等高效的梯度聚閤算法，以指導讀者在多節點集群上高效擴展訓練任務。 總結與展望 全書旨在提供一個完整的知識閉環：從底層數學原理、核心組件實現，到前沿架構設計，再到大規模工程部署。本書強調對“為什麼”的深入理解，而非僅僅停留在“如何做”的錶麵操作，確保讀者能夠獨立設計、優化和調試下一代復雜的深度學習係統。

評分☆☆☆☆☆

这是一本神书，神到可以将国际象棋和围棋的棋盘翻译成“游戏板”，神到可以将夸张的（hyperbolic）译为“双曲线的”，神到可以将特征工程（feature engineering）译成“功能工程”。这样的图书得以出版，可谓是出版界的耻辱，可谓对“翻译”一词的践踏，可谓是当今“人工智能”...

評分☆☆☆☆☆

这是一本神书，神到可以将国际象棋和围棋的棋盘翻译成“游戏板”，神到可以将夸张的（hyperbolic）译为“双曲线的”，神到可以将特征工程（feature engineering）译成“功能工程”。这样的图书得以出版，可谓是出版界的耻辱，可谓对“翻译”一词的践踏，可谓是当今“人工智能”...

評分☆☆☆☆☆

这是一本神书，神到可以将国际象棋和围棋的棋盘翻译成“游戏板”，神到可以将夸张的（hyperbolic）译为“双曲线的”，神到可以将特征工程（feature engineering）译成“功能工程”。这样的图书得以出版，可谓是出版界的耻辱，可谓对“翻译”一词的践踏，可谓是当今“人工智能”...

評分☆☆☆☆☆

这是一本神书，神到可以将国际象棋和围棋的棋盘翻译成“游戏板”，神到可以将夸张的（hyperbolic）译为“双曲线的”，神到可以将特征工程（feature engineering）译成“功能工程”。这样的图书得以出版，可谓是出版界的耻辱，可谓对“翻译”一词的践踏，可谓是当今“人工智能”...

評分☆☆☆☆☆

这是一本神书，神到可以将国际象棋和围棋的棋盘翻译成“游戏板”，神到可以将夸张的（hyperbolic）译为“双曲线的”，神到可以将特征工程（feature engineering）译成“功能工程”。这样的图书得以出版，可谓是出版界的耻辱，可谓对“翻译”一词的践踏，可谓是当今“人工智能”...

评分☆☆☆☆☆

這本書，我隻能用“如飲甘霖”來形容我的閱讀體驗。我之前嘗試過幾本關於機器學習的入門書籍，但總是卡在某個技術細節的泥潭裏無法自拔，直到我拿起瞭這本《數據之眼》。這本書的敘事方式非常獨特，它似乎更關注“直覺”的培養而非死記硬背公式。作者在講解特徵工程時，用瞭一係列生動的案例，比如如何從原始的用戶行為日誌中，通過巧妙的組閤和轉換，提取齣具有預測價值的“信號”。我特彆欣賞作者在討論模型評估指標時的那種審慎態度，它沒有簡單地推薦準確率（Accuracy），而是花瞭大量篇幅去解釋在不平衡數據集下，精確率（Precision）和召迴率（Recall）之間的權衡藝術。書中的圖錶設計堪稱業界典範，那些復雜的決策樹結構圖和降維過程的可視化，清晰到讓人一眼就能抓住核心要義。我甚至發現自己開始在日常生活中應用書中的某些思維框架，比如在做決策時，會不自覺地進行“假設檢驗”和“偏差識彆”。這本書的價值在於，它將冰冷的數據科學，賦予瞭一種藝術的洞察力，讓你真正學會“看”數據背後的故事。對於希望將理論知識快速轉化為實際生産力的人來說，這本書是不可多得的指南。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我剛剛讀完《人工智能的黎明》，簡直不敢相信這本書的深度和廣度。作者似乎有一種魔力，能將那些看似高不可攀的復雜理論，用一種極其細膩且引人入勝的方式娓娓道來。它不是那種枯燥的教科書，更像是一場思想的探險，帶領我穿越瞭從早期感知機到現代深度學習模型的演變曆程。書中對神經網絡結構演變的每一個關鍵節點都進行瞭深入的剖析，尤其是在闡述反嚮傳播算法的數學基礎時，作者沒有采取那種冷冰冰的公式堆砌，而是用瞭一種非常直觀的類比，讓我這個半路齣傢的學習者也仿佛醍醐灌頂。更讓我驚喜的是，它對“黑箱問題”的探討，這本書沒有迴避深度學習當前麵臨的倫理和可解釋性挑戰，而是提齣瞭許多發人深省的觀點，促使讀者在追求性能的同時，也必須關注其社會責任。我花瞭整整一周的時間纔消化完其中關於循環神經網絡（RNN）的部分，特彆是它對時間序列預測模型的優化策略，簡直是實戰寶典。讀完之後，我感覺自己對“智能”的理解不僅僅停留在代碼層麵，更觸及瞭哲學和認知的邊界。這本書絕對是為那些渴望從“知道如何運行”到“理解為什麼有效”的人準備的，它不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的重塑。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我翻開《算法的哲學》這本書時，我本以為會是又一次在數學證明中迷失方嚮的經曆，但齣乎意料的是，它將焦點放在瞭“為什麼”而非“如何做”上。這本書的文字風格非常具有思辨性，它探討瞭圖靈機、計算的極限，以及現代AI在模擬人類智能過程中遇到的根本性障礙。我尤其被其中關於“湧現性”（Emergence）的章節所吸引，作者探討瞭當大量的簡單單元以復雜方式連接時，宏觀層麵上如何産生我們無法預先預測的能力，這讓我對神經網絡的自組織能力有瞭更深層次的敬畏。閱讀這本書，感覺就像是與一位深刻的哲學傢在深夜進行思想的碰撞。它很少直接給齣代碼實現，但它提供的理論框架卻比任何一行代碼都來得更有力量，因為它教會你如何去構建更基礎、更穩固的知識體係。書的後半部分對“強人工智能”的現狀和未來進行瞭批判性審視，它沒有盲目樂觀，而是帶著一種曆史的重量去思考我們正在構建的究竟是什麼。這本書無疑更適閤那些已經有一定技術背景，並渴望將自己的知識體係提升到更高維度思考的專業人士，它讓你對“智能”這個概念本身産生更深刻的疑問。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，《概率世界的奧秘》這本書徹底改變瞭我對不確定性的看法。它用一種近乎詩意的語言，將復雜的概率論和統計推斷融入到對現實世界的觀察中。作者的文筆極其優美，仿佛在講述一個關於數字和隨機性的宏大史詩。書中對貝葉斯方法的闡述，不再是冷冰冰的公式推導，而是被描繪成一種“信念更新”的動態過程，它教會我們如何在信息不足的情況下，理性地調整自己的預期。我特彆欣賞作者用生活中的例子來解釋高斯分布、馬爾可夫鏈等概念，比如通過分析天氣變化、股票波動來展現這些數學工具的強大生命力。這本書的重點在於培養讀者的“概率思維”，即在麵對任何復雜係統時，都能本能地去思考“可能性”的分布，而不是隻關注“確定性”的結果。它就像是一把萬能鑰匙，能開啓你看待隨機現象的全新視角。閱讀它，不僅僅是學習知識，更像是一種心智上的洗禮，讓你從一個非黑即白的思考者，蛻變為一個能在灰度中遊刃有餘的洞察者。這本書的價值在於，它奠定瞭所有高級預測模型背後的堅實基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《高效模型訓練與部署實戰手冊》簡直是為我這種偏愛工程實踐的人量身定做的。它的語言風格非常直接、乾練，充滿瞭“動手去做”的行動力。全書的重點似乎都在於如何將實驗室裏的模型快速、穩定地推嚮生産環境。書中對GPU內存管理、分布式訓練策略的講解尤為詳盡，作者分享的那些在處理TB級數據集時避免常見內存溢齣錯誤的“小竅門”，簡直是無價之寶。我曾為一個模型優化睏擾瞭數周，最後在書中關於梯度纍積和混閤精度訓練的章節中找到瞭立竿見影的解決方案。這本書的結構組織得也非常清晰，它不是按照算法分類，而是按照“數據準備”、“模型訓練優化”、“性能調優”和“生産部署”這四個工程階段來組織的，使得整個流程一目瞭然。每一章的末尾都附帶瞭詳細的命令行腳本和配置文件片段，讓人可以立刻復製粘貼並進行修改驗證。如果說有些書教你如何造引擎，那麼這本書就是教你如何將引擎裝進賽車，並讓它跑得最快、最穩。對於數據科學傢和ML工程師來說，這本書的實用價值高到難以估量。

评分☆☆☆☆☆

挺入門的冊子，盡量避免瞭講數學內容，還給標程，對照著動手做能對dl有一個大緻的感覺，對初學者是個不錯的選擇。（大有文科高數的意思）

评分☆☆☆☆☆

適閤既不懂Tensorflow又不懂深度學習的人

评分☆☆☆☆☆

花四五天掃一遍還湊閤

评分☆☆☆☆☆

花四五天掃一遍還湊閤

评分☆☆☆☆☆

花四五天掃一遍還湊閤