用Python实现深度学习框架
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图灵原创

用Python实现深度学习框架

张觉非 , 陈震 (作者)
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本书代码见于
gitee:gitee.com/zackchen/MatrixSlow

github:github.com/zackchen/MatrixSlow
建议读者去这两处拉取代码,可保证及时修正各类问题

作者的知乎专栏“计算主义”:zhuanlan.zhihu.com/pillgrim
本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow(类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe)。全书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理,比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide & Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇,讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题,内容涉及训练与评估,模型的保存、导入和服务部署,分布式训练,等等。
纸质书
¥72.98 ¥89.00

出版信息

  • 书  名用Python实现深度学习框架
  • 系列书名图灵原创
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 wangyann
  • 出版日期2020-10-12
  • 书  号978-7-115-54837-5
  • 定  价89.00 元
  • 页  数271
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售

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本书特色

大咖推荐:复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁进辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐

干货满满:从零开始用Python实现自己的深度学习框架,搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络,涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题

聚焦实战:360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力打造


这是一本引人入胜的书,它通过由浅入深的讲解让你了解深度学习的原理、模型和实现方法,内容清晰易懂,表达生动形象。当从零开始一步一步实现一个深度学习框架MatrixSlow后,你会更加深入地理解深度学习的奥秘,进而快速提升自己的能力。

——邱锡鹏,复旦大学计算机学院教授

深度学习框架是算法原理和工程系统相结合的产物。业界知名的框架,如TensorFlow和PyTorch等,动辄十万行的代码令想了解其内部机制的朋友望而却步。因此,对大多数人来说,深度学习框架仍充满神秘气息。我们团队做了好几年深度学习框架研发,一直苦于没有好的入门教材。现在终于有一本书把深度学习框架的工作原理通俗易懂地讲了出来。本书是一部诚意满满的作品,作者用Python实现了一个麻雀虽小但五脏俱全的深度学习框架MatrixSlow,原理与实现一应俱全,使读者可以对深度学习框架的内核有较全面的了解。如果想进一步探索工业级项目,本书也是一个很好的起点。

——袁进辉,一流科技创始人兼CEO


本书以浅显易懂的方式介绍了深度学习背后的理论。书中出现的公式不多,尽量以形象化的方式描述深度学习的数学原理,非常适合对理解数学公式有恐惧症的朋友阅读。同时,本书提供并详解了一个完全用Python实现的比较完整的、现代化的深度学习框架,手把手地帮助读者理解深度学习框架的实现细节。可以说,在这本书的帮助下,读者可以用类似搭积木、玩乐高的方式,边玩边学,实现一个深度学习框架。本书倡导“通过建造来促进理解”的学习理念。对于复杂难懂的概念,除非亲手实现,否则很难真正理解掌握。我非常赞同这个理念,很高兴作者把这个建造与理解的过程分享出来,为众多对这个领域感兴趣的朋友提供参考。
——赵勇,格灵深瞳创始人兼CEO

在AI时代,深度学习框架层出不穷,教大家使用各种框架的书籍也并不稀缺。但是本书独树一帜,它如抽丝剥茧般为读者剖析了深度学习框架的各个功能模块,如计算图、自动求导、优化算法、分布式训练、模型管理等,并介绍了基于计算图的多种机器学习模型的原理和应用。本书提供了框架本身和构建各类模型的代码,既深入核心原理,又浅显易懂。所谓“不能创造,无法理解”,相信通过自己打造一个深度学习框架,读者可以更深入地理解其中的原理。愿大家更懂AI!

——邓亚峰,奇虎360集团副总裁、人工智能研究院院长

目录

前言 阅读
第一部分 原理篇 阅读
第 1 章 机器学习与模型 阅读
第 2 章 计算图
第 3 章 优化器
第二部分 模型篇
第 4 章 逻辑回归
第 5 章 神经网络
第 6 章 非全连接神经网络
第 7 章 循环神经网络
第 8 章 卷积神经网络
第三部分 工程篇
第 9 章 训练与评估
第 10 章 模型保存、预测和服务
第 11 章 分布式训练
第 12 章 工业级深度学习框架

作者介绍

张觉非
本科毕业于复旦大学计算机系,于中国科学院古脊椎动物与古人类研究所取得古生物学硕士学位,目前在互联网行业从事机器学习算法相关工作。
陈震
硕士毕业于北京大学。现任奇虎360智能工程部总监、负责人,带领团队建设集团的机器学习计算调度平台、机器学习建模平台、机器学习推理引擎以及推荐平台等AI基础设施。

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    Salas  发表于 2020-09-26 09:43:22
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      wangyann  发表于 2020-10-16 17:00:45
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      Salas  发表于 2020-10-21 19:17:04
    • @Salas 您好,6个月后

      wangyann  发表于 2020-10-23 09:06:17
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    削削  发表于 2021-01-01 10:54:51
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