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出版者:电子工业出版社

作者:李永会

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2019-10

价格:75

装帧:

isbn号码:9787121371820

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

深度学习
移动端
计算机
DeepLearning
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具体描述

《移动深度学习》由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域，书中尽量避免罗列公式，尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书第1章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo，帮助读者建立直观的认识；第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术；第5章至第8章的难度略大，主要讲述如何深入地调整框架，适配并定制自己的框架。

《移动深度学习》适合移动端研发工程师阅读，也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读

算法几何与拓扑学前沿：从离散到连续的统一视角本书导言：在现代数学与理论物理的交汇点，算法几何与拓扑学正以前所未有的深度和广度，重塑我们对空间、形态和计算本质的理解。本书并非专注于新兴的深度学习模型或其实际应用，而是深入挖掘其背后更深层次的数学基石——那些支撑着从数据结构到高维空间分析的普适性原理。我们聚焦于一个宏大而精妙的主题：如何利用几何和拓扑学的概念，构建一套严谨的、可计算的框架，用以分析和描述复杂系统的内在结构，无论这些系统是离散的网络、连续的流形，还是抽象的代数对象。本书旨在为数学、计算机科学、物理学及工程领域的高级研究人员和研究生提供一本详尽的参考资料，它桥接了纯数学的抽象性与算法实现的精确性，探讨了如何将深刻的拓扑不变量转化为可计算的量度。 --- 第一部分：离散空间的拓扑几何基础本部分着重于将连续空间的直觉移植到离散结构上，为后续复杂的代数拓扑工具打下基础。第一章：单纯复形与组合拓扑我们从最基础的组合构建块——单纯复形（Simplicial Complexes）开始。详细阐述单纯形的定义、链（Chains）、边界算子（Boundary Operators）以及如何利用这些元素构建同调群（Homology Groups）。重点在于介绍链复形（Chain Complexes）的概念，以及通过链映射（Chain Maps）来研究两个复形之间的结构保持关系。我们将深入探讨庞加莱引理（Poincaré Lemma）在离散环境下的类比，以及单纯复形在近似连续流形时的误差分析。第二章：持久同调（Persistent Homology）的理论与计算持久同调是连接数据拓扑结构与传统代数拓扑的关键桥梁。本章详细剖析了持久同调的理论框架，包括过滤（Filtrations）、条形图（Barcodes）以及拓扑数据分析（TDA）的核心思想。我们将引入维托里斯-塞默雷雷定理（Vietoris-Rips Theorem）的组合版本，并讨论如何高效地计算持久同调群。重点在于理解持久性如何衡量特征的“显著性”，并引入拓扑印记（Persistence Diagrams）作为分析复杂网络和点云数据的核心工具。第三章：图论的代数拓扑视角本章将图论提升到更高的抽象层次。我们将图视为具有特定拓扑结构的1-骨架。探讨图的联通性、孔洞与回路的代数表达。引入环空间（Cycle Spaces）和割空间（Cut Spaces），以及它们在图的对偶性（Duality）中的重要性。此外，将考察极大树（Spanning Trees）的计数问题（Kirchhoff 定律的拓扑解释）以及如何用张量分析来表征图的局部拓扑特性。 --- 第二部分：连续流形的微分几何与计算本部分转向对光滑流形上的分析，重点在于如何将微分几何的工具转化为可操作的计算方法。第四章：微分流形与张量场流形的局部性质由坐标系描述，但全局结构需要依赖张量。本章详细介绍了微分流形的基本概念，包括切空间（Tangent Spaces）、向量场（Vector Fields）和张量场（Tensor Fields）。重点讨论联络（Connections）和协变导数（Covariant Derivatives），它们是定义流形上“微分”操作的关键。我们将严格定义黎曼度量（Riemannian Metric），并分析其对测地线（Geodesics）的影响。第五章：微分形式与德拉姆上同调德拉姆上同调（de Rham Cohomology）是连接微分几何与拓扑的强大工具。本章系统介绍微分形式（Differential Forms）、楔积（Wedge Products）和外微分算子（Exterior Derivative）。核心内容是德拉姆定理（de Rham’s Theorem）的精确阐述，它证明了微分形式的上同调群与奇异上同调群的同构关系。我们将讨论如何利用霍奇分解（Hodge Decomposition）来分析光滑流形上的微分方程解的结构。第六章：曲率的量化与几何不变量曲率是度量空间弯曲程度的几何不变量。本章深入研究里奇曲率（Ricci Curvature）和斯卡拉曲率（Scalar Curvature）的定义及其在爱因斯坦场方程中的作用。对于计算几何，我们将介绍离散微分几何（Discrete Differential Geometry）的框架，特别是如何构造适用于三角剖分或网格的离散曲率流，以保持复杂表面在网格化过程中的拓扑和几何特征。 --- 第三部分：计算几何与拓扑的交汇本部分探讨如何将理论工具应用于计算，特别是在处理大规模、高维数据结构时。第七章：同构性与几何特征提取本章关注在噪声和不完整数据中识别几何对象的挑战。我们将分析形态学（Morphometrics）中的几何不变量，例如特征值分解（Eigendecomposition）在协方差矩阵和拉普拉斯-贝尔特拉米算子（Laplace-Beltrami Operator）中的应用。重点在于谱几何（Spectral Geometry）——通过计算拉普拉斯算子的特征值谱来识别几何形状的内在特征，这在理论上与同调群有深刻的联系。第八章：拓扑优化与形态学演化本部分讨论如何利用拓扑学原理来指导系统设计和优化过程。内容包括拓扑梯度下降（Topological Gradient Descent）的原理（与传统梯度下降的区别在于其处理能量函数中的拓扑障碍），以及形态学演化（Shape Evolution）框架，如平均曲率流（Mean Curvature Flow），用于平滑噪声、去除冗余特征或实现特定目标形状的收敛。我们将分析这些演化过程的稳定性和收敛性。第九章：高维嵌入空间中的拓扑结构面对高维数据，经典欧几里得几何工具往往失效。本章探讨流形学习（Manifold Learning）的理论基础，即假设高维数据点实际上嵌入在一个低维、非线性的流形上。我们将分析局部线性嵌入（LLE）、Isomap等算法背后的几何假设，并用切空间近似的方法来估计局部几何结构。此外，我们将讨论在高维空间中测地线距离（Geodesic Distance）的有效近似方法。 --- 结论：算法几何的未来展望本书总结了从基础代数拓扑到前沿计算几何的完整路线图，强调了几何概念在抽象推理和实际计算中的不可替代性。未来的研究方向包括将非交换几何的工具引入复杂网络分析，以及开发更具鲁棒性的量子拓扑算法来处理大规模的、高维度的几何信息。本书面向对象：拓扑学、微分几何、计算几何、代数拓扑、信息论以及理论物理领域的研究人员和高级学者。对具有扎实线性代数和基础微积分背景的读者尤为友好。

作者简介

李永会

百度App移动研发部资深工程师。2015年起在百度从事图像搜索和语音搜索客户端研发工作，主持了多个重要创新项目，包括百度Lens、实时翻译等。同时负责开源移动端深度学习框架Paddle-Lite的开发，长期从事移动端AI高性能计算优化工作，在多种软硬件平台上高性能运行深度学习技术。在工作之余有读史、书法等爱好。

目录信息

第1章初窥移动端深度学习技术的应用 1
1.1 本书示例代码简介 1
1.1.1 安装编译好的文件 1
1.1.2 在Demo App中应用神经网络技术 2
1.2 移动端主体检测和分类 2
1.3 在线上产品中以“云+端计算”的方式应用深度学习技术 4
1.4 在移动端应用深度学习技术的业界案例 6
1.4.1 植物花卉识别 6
1.4.2 奇妙的风格化效果 7
1.4.3 视频主体检测技术在App中的应用 7
1.5 在移动端应用深度学习技术的难点 8
1.5.1 在服务器端和移动端应用深度学习技术的难点对比 8
1.5.2 实现AR实时翻译功能 9
1.6 编译运行深度学习App 12
1.6.1 mobile-deep-learning项目环境简介 12
1.6.2 mobile-deep-learning项目整体代码结构 13
1.6.3 mobile-deep-learning通用环境依赖 14
1.7 在iOS平台上搭建深度学习框架 15
1.7.1 在iOS平台上搭建mobile-deep-learning项目 15
1.7.2 在OS X平台上编译mobile-deep-learning项目 16
1.7.3 iOS平台上mobile-deep-learning项目的Demo代码结构 17
1.8 在Android平台上搭建深度学习框架 18
1.8.1 Android平台上mobile-deep-learning项目的环境依赖 18
1.8.2 Android平台上mobile-deep-learning项目的Demo代码结构 19
1.8.3 用Paddle-Lite框架编译与开发Android应用 20
1.8.4 开发一个基于移动端深度学习框架的Android App 22
第2章以几何方式理解线性代数基础知识 32
2.1 线性代数基础 32
2.1.1 标准平面直角坐标系 32
2.1.2 改变坐标系的基向量 34
2.2 向量的几何意义 35
2.2.1 向量的加减运算 36
2.2.2 向量的数乘运算 37
2.3 线性组合的几何意义 38
2.4 线性空间 40
2.5 矩阵和变换 41
2.6 矩阵乘法 43
2.7 行列式 46
2.8 矩阵的逆 48
2.9 秩 49
2.10 零空间 50
2.11 点积和叉积的几何表示与含义 51
2.11.1 点积的几何意义 51
2.11.2 叉积的几何意义 52
2.12 线性代数的特征概念 53
2.13 抽象向量空间 54
第3章什么是机器学习和卷积神经网络 56
3.1 移动端机器学习的全过程 56
3.2 预测过程 57
3.3 数学表达 59
3.3.1 预测过程涉及的数学公式 59
3.3.2 训练过程涉及的数学公式 60
3.4 神经元和神经网络 61
3.4.1 神经元 61
3.4.2 神经网络 63
3.5 卷积神经网络 63
3.6 图像卷积效果 65
3.6.1 从全局了解视觉相关的神经网络 65
3.6.2 卷积核和矩阵乘法的关系 66
3.6.3 多通道卷积核的应用 69
3.7 卷积后的图片效果 70
3.8 卷积相关的两个重要概念：padding和stride 75
3.8.1 让卷积核“出界”：padding 75
3.8.2 让卷积核“跳跃”：stride 75
3.9 卷积后的降维操作：池化 76
3.10 卷积的重要性 77
第4章移动端常见网络结构 78
4.1 早期的卷积神经网络 78
4.2 AlexNet网络结构 79
4.3 GoogLeNet网络结构 79
4.3.1 模型体积问题 80
4.3.2 计算量问题 80
4.4 尝试在App中运行GoogLeNet 81
4.4.1 将32位float参数转化为8位int参数以降低传输量 82
4.4.2 将CPU版本服务器端框架移植到移动端 83
4.4.3 应用在产品中的效果 84
4.5 轻量化模型SqueezeNet 85
4.5.1 SqueezeNet的优化策略 85
4.5.2 fire模块 86
4.5.3 SqueezeNet的全局 86
4.6 轻量高性能的MobileNet 88
4.6.1 什么是深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution） 88
4.6.2 MobileNet v1网络结构 89
4.6.3 MobileNet v2网络结构 91
4.7 移动端神经网络模型的优化方向 92
第5章 ARM CPU组成 94
5.1 现代计算机与ARM CPU架构的现状 94
5.1.1 冯•诺依曼计算机的基本结构 94
5.1.2 移动计算设备的分工 96
5.2 简单的CPU模型 98
5.2.1 取指过程 98
5.2.2 译码过程 99
5.2.3 执行过程 100
5.2.4 回写过程 101
5.2.5 细化分工：流水线技术 102
5.3 汇编指令初探 102
5.3.1 汇编语言程序的第一行 102
5.3.2 这些指令是什么 105
5.4 汇编指令概况 106
5.4.1 ARM CPU家族 106
5.4.2 ARMv7-A处理器架构 107
5.4.3 ARMv7汇编指令介绍 109
5.5 ARM指令集架构 111
5.6 ARM手机芯片的现状与格局 113
第6章存储金字塔与ARM汇编 115
6.1 ARM CPU的完整结构 115
6.2 存储设备的金字塔结构 117
6.3 ARM芯片的缓存设计原理 119
6.3.1 缓存的基本理解 119
6.3.2 简单的缓存映射结构：直接映射 121
6.3.3 灵活高效的缓存结构：组相联映射 123
6.3.4 利用一个简单的公式优化访存性能 125
6.4 ARM汇编知识 126
6.4.1 ARM汇编数据类型和寄存器 127
6.4.2 ARM指令集 130
6.4.3 ARM汇编的内存操作 131
6.5 NEON汇编指令 133
6.5.1 NEON寄存器与指令类型 134
6.5.2 NEON存储操作指令 135
6.5.3 NEON通用数据操作指令 137
6.5.4 NEON通用算术操作指令 138
6.5.5 NEON乘法指令 139
6.5.6 运用NEON指令计算矩阵乘法 140
第7章移动端CPU预测性能优化 142
7.1 工具及体积优化 142
7.1.1 工具使用 143
7.1.2 模型体积优化 148
7.1.3 深度学习库文件体积优化 149
7.2 CPU高性能通用优化 150
7.2.1 编译选项优化 150
7.2.2 内存性能和耗电量优化 151
7.2.3 循环展开 153
7.2.4 并行优化与流水线重排 154
7.3 卷积性能优化方式 157
7.3.1 滑窗卷积和GEMM性能对比 157
7.3.2 基于Winograd算法进行卷积性能优化 160
7.3.3 快速傅里叶变换 162
7.3.4 卷积计算基本优化 163
7.4 开发问题与经验总结 164
第8章移动端GPU编程及深度学习框架落地实践 166
8.1 异构计算编程框架OpenCL 166
8.1.1 开发移动端GPU应用程序 167
8.1.2 OpenCL中的一些概念 168
8.2 移动端视觉搜索研发 169
8.2.1 初次探索移动端AI能力 170
8.2.2 取消拍照按钮，提升视觉搜索体验 171
8.2.3 使用深度学习技术提速视觉搜索 172
8.2.4 通过AI工程技术提升视觉搜索体验 174
8.3 解决历史问题：研发Paddle-Lite框架 176
8.3.1 体积压缩 178
8.3.2 工程结构编码前重新设计 178
8.3.3 视觉搜索的高级形态：实时视频流式搜索 184
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一位对开源社区和跨平台技术有强烈偏好的开发者。目前我们团队的项目需要同时覆盖iOS和Android平台，并且我们倾向于使用统一的技术栈来减少维护成本。因此，我对这本书中关于跨平台框架的对比和实践操作非常感兴趣。它是否详细比较了Core ML（苹果原生）、ML Kit（谷歌生态）以及通用如ONNX Runtime在移动端的优劣势？更重要的是，如果书中能提供一个完整的“一次编写，多端部署”的案例，比如如何用一个统一的中间表示（IR）来管理模型，然后针对不同目标平台进行后端编译和优化，那将是解决我们当前痛点的核心方案。我希望看到详细的环境配置指南，特别是针对新版移动操作系统和硬件架构（如M系列芯片或最新的高通Snapdragon）的兼容性测试和调优技巧。如果这本书能站在一个更宏观的技术选型角度，给出在不同业务场景下选择哪种移动端推理引擎的决策树，那它的实用价值将远超一本技术手册本身。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对用户体验极度敏感的产品经理。对我来说，深度学习模型的价值，最终体现在它是否能无缝、流畅地融入用户的使用场景中，并且不产生额外的资源消耗或干扰。我更关心的是如何利用移动端的独特能力来增强AI体验。比如，这本书是否探讨了如何结合设备的传感器数据（如摄像头、麦克风、陀螺仪）进行更智能的、低延迟的推理？我们是否能设计出“感知上下文”的模型，只在需要时才唤醒复杂计算，从而最大限度地节省电池寿命？我非常期待看到关于如何平衡精度损失与用户体验的决策模型。一个模型即便精度高了1个百分点，但如果推理延迟增加50毫秒，对于实时交互应用来说，其负面影响可能是灾难性的。这本书如果能从产品视角出发，提供一套评估移动端AI功能的指标体系，帮助我们量化“好的用户体验”与“模型性能”之间的关系，那将是极具洞察力的内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一个自学编程的爱好者，对人工智能领域抱有浓厚的兴趣，但我的数学和计算机理论基础相对薄弱，总感觉在啃那些动辄上百页的算法证明时力不从心。我选择这本书，主要是看中了“移动”这个前缀，直觉上觉得这部分内容可能更偏向于工程实现和应用层面，相比于纯理论书籍，应该更容易“上手”。我真正想知道的是，那些在科研论文里被吹得天花乱坠的SOTA模型，到底是怎么在几百兆内存的手机上跑起来的？这本书是否能用更直观、更贴近代码的方式，将那些复杂的优化技巧——比如如何选择合适的算子库、如何利用硬件加速库——讲解清楚？我特别希望它能用类比或者图示的方式，将模型压缩的过程可视化，这样即使是像我这样半路出家的学习者，也能快速建立起对“轻量化”的直观理解。如果书中能包含大量易于操作的Python或C++代码片段，并且这些代码能直接在主流手机型号上运行并展示性能对比，那无疑会大大增强我的学习信心，让我觉得深度学习不再是遥不可及的“高科技”，而是触手可及的工程实践。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的软件架构师，我的关注点已经从模型本身转移到了整个系统的健壮性和可维护性上。在企业级应用中部署AI能力时，我们面临的挑战不仅仅是推理速度快慢的问题，更重要的是如何保证模型在不同版本系统、不同设备型号上的兼容性和稳定性。我希望这本书能深入探讨移动端模型部署的工程化最佳实践。例如，它是否涵盖了模型版本管理、热更新机制的设计？在面对用户反馈的错误推理结果时，我们如何高效地定位是模型本身的问题还是部署环境导致的兼容性问题？此外，数据隐私和安全在移动端部署中是重中之重。我期待看到关于联邦学习在移动端应用的一些前沿探讨，或者至少是如何在设备端安全地加载和执行预训练模型的方法论。如果书里能提供一套成熟的CI/CD流程来应对移动AI模型的持续集成和交付，那对我们搭建规范化的AI工程体系将具有极高的参考价值。单纯的性能优化已不能满足需求，系统层面的鲁棒性才是决定项目能否长期运营的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本《移动深度学习》拿到手，首先映入眼帘的是它那充满未来感的封面设计，线条流畅，色彩搭配大胆又不失科技感，让人忍不住想立刻翻开一探究竟。我本职是做嵌入式系统开发的，平时对前沿技术抱有极大的热情，尤其是涉及到资源受限设备上的AI部署，一直是我关注的重点。说实话，市面上关于深度学习的书籍汗牛充栋，但多数都偏向于云端的大模型训练和理论推导，对于如何将这些复杂的模型轻量化、高效地移植到手机、边缘计算设备上，实操性强的资料实在太少。因此，我抱着很高的期待翻开了这本书，希望能找到那些“干货”——关于模型剪枝、量化、知识蒸馏等关键技术在实际移动平台上的落地细节。我期待看到具体的案例，比如如何在特定的移动端GPU或NPU架构下进行性能调优，而不是停留在高屋建瓴的概念阐述。如果这本书能深入剖析TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等框架在不同操作系统（如Android/iOS）上的适配挑战及优化策略，那对我们一线工程师来说，简直是福音。我特别关注它在模型大小和推理速度之间权衡的实践方法论，这直接关系到用户体验和产品迭代速度。希望这本书能提供一套完整的、可复用的移动AI部署流水线，从模型导出到最终上线的每一步都有清晰的指导和避坑指南。

评分☆☆☆☆☆

对移动端深度学习提供了很多方法

评分☆☆☆☆☆

对移动端深度学习提供了很多方法

评分☆☆☆☆☆

没啥用，感觉就是一个概述，篇幅都不如一篇论文大小吧。完全不值75块，也就是20块的价值。

评分☆☆☆☆☆

没啥用，感觉就是一个概述，篇幅都不如一篇论文大小吧。完全不值75块，也就是20块的价值。

评分☆☆☆☆☆

对移动端深度学习提供了很多方法