By 朱小虎
University AI创始人兼首席科学家、Center for Safe AGI创始人、谷歌开发者机器学习专家、百度深度学习布道者。和团队核心成员一起创建了TASA、DL Center(深度学习知识中心全球价值网络)和AI Growth(行业智库培训)等。举办过多场国际性人工智能峰会和活动。在多个技术平台写下了近百万字的人工智能精品技术内容。曾受邀为多所国内高校制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程,也曾为多家世界500强企业提供人工智能方面的战略布局建议及落地实施等方面的咨询建议。

这本书从翻译完成到正式出版历时长达4年。编辑让我讲讲其间的故事,下面我谈一谈背后的一些经历。

相遇

读教科书是我的一大兴趣,尤其是国外的一些著名的数学教材和计算机教材。很早之前,我就读过《量子计算和量子信息》,于是记住了Michael Nielsen这个名字。在深度学习逐渐兴起之时,市面上其实没有一本足够让人满意且易于接受的书。大概在原书即将完成的时候,我偶然在互联网上看到了它,发现作者竟然是Michael Nielsen,于是好好读了几遍,也跟着实验跑了几遍代码,这个过程令我非常激动。

在我眼中,这本书一直是深度学习的「the book」。为什么呢?首先,实验和讲解结合得相当自然,有别于当时市面上的其他一些书。其次,它的角度独特,由浅入深,用优美的语言清楚地讲解了复杂的问题,这也影响了后续若干年深度学习可解释性等方面的研究。最后,也最重要的是,这本书起到了深远的启发作用,尤其是最后一章的讨论,让我深受触动。

翻译

这样好的一本书,怎能不与大家分享?!我在读后立马决定动笔翻译。翻译过程也是我重新认识深度学习的过程。物理学家的视角能打开很多扇大门,帮助我们尽可能去理解某些令人困惑的知识点和一些结果解释。

我在2015年完成了这本书大部分内容的翻译。之后,我像原书作者一样采取了公开分享的方式,把译文放到了GitHub上。再之后,不少在线平台找到我,希望能授权给它们发布。当时国内还没有很好的教程专门讲授深度学习。可以说这本书引导了一批对人工智能充满好奇、想掌握深度学习的工程师、老师、学生、企业家、创业者进入了这个古老却又新奇的领域。

又过了一段时间,在张广宇的支持和帮助下,整本书改头换面:全书以LaTeX重写,完成了一个正式设计的版本,并做了一些微小的改动。与此同时,哈工大信息检索公众号找到我,希望能授权给他们连载,我欣然答应。于是,这本书的后续翻译均在其公众号上连载,继续带给读者启发。

至此,此书的中文版算是正式问世了。当时我考虑过找出版社将其正式出版,但经过几次沟通,未能说服Michael。这是因为这本书的官网提供了比纸书更好的学习体验,通过一些精心设计和开发的交互实验可以获得更丰富的信息,这对于初学者来说尤为重要。

正式出版

北京图灵文化发展有限公司找到我,表达了出版意向,让我帮忙引荐。我当即将他们推荐给了Michael。有了之前的一些经验,我们提出了若干提升学习体验的建议,比如在书中加入二维码,扫码即可看到相应动态示例。终于,Michael也认为出版此书可能是不错的方案。

借着正式出版的机会,我们在之前多次校对的基础上再一次以更高要求打磨内容,为读者奉上真正上乘之作。在此感谢图灵公司的编辑老师、排版老师、设计老师,是他们的专业工作让此书更为美观和大方。

另外,为了让大家更好地学习此书内容,我们提供了PyTorch的实现(https://github.com/tigerneil/NNDL-PyTorch),这是由我们团队的李竞提供支持的。也希望能有更多的同学加入我们。

最后,感谢为此书撰写推荐语的行业领袖:李航、马少平、车万翔、俞扬、邱锡鹏、张伟楠、王昊奋和徐涵,他们均是人工智能专家和行业专家。

后续

尽管深度学习已经成为很多领域的默认选项,但是人工智能的发展和影响才刚刚进入深水区。此时更需从经典出发,找到新的启发和思考模式,这样才能更好地利用已有资源发展对全人类更有意义的技术。《深入浅出神经网络与深度学习》就是这样一本能够给你启发、引发思考的高质量技术书,相信读者一定能从中找到点亮未来的那个触点。