深入理解TensorFlow 架構設計與實現原理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭靖田，林健，白小龍 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• 架構設計
• 實現原理
• Python
• 計算圖
• 模型訓練
• 優化算法

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480941

版次：1

商品編碼：12349620

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤想深入理解TensorFlow的人員閱讀。

纔雲科技技術總監、華為深度學習團隊係統工程師、華為深度學習雲服務的技術負責人聯閤編寫

中國科學院計算技術研究所副研究員/中國大數據技術大會（BDTC）發起人查禮、教育部“長江學者”特聘教授/浙江大學計算機學院院長陳剛作序推薦

纔雲科技創始人兼CEO張鑫、Google Brain資深工程師周玥楓、華為人工智能領域主任工程師夏命榛、雲賬戶聯閤創始人兼CTO鄒永強、博拉科技創始人兼CEO周公爽、微軟亞洲研究院助理研究員王錦鵬、纔雲科技顧問鄭澤宇聯閤推薦

不僅介紹如何使用TensorFlow，還剖析瞭係統設計原理

內容簡介

本書從基本概念、內部實現和實踐等方麵深入剖析瞭TensorFlow。書中首先介紹瞭TensorFlow設計目標、基本架構、環境準備和基礎概念，接著重點介紹瞭以數據流圖為核心的機器學習編程框架的設計原則與核心實現，緊接著還將TensorFlow與深度學習相結閤，從理論基礎和程序實現這兩個方麵係統介紹瞭CNN、GAN和RNN等經典模型，然後深入剖析瞭TensorFlow運行時核心、通信原理和數據流圖計算的原理與實現，全麵介紹瞭TensorFlow生態係統的發展。

作者簡介

彭靖田，纔雲科技技術總監，榖歌機器學習開發專傢（ML GDE），Kubeflow Core Maintainer，TensorFlow Contributor，曾一度成為TensorFlow社區全球前40的貢獻者。加州大學聖迭戈分校訪問學者，畢業於浙江大學竺可楨學院求是科學班。曾為華為深度學習團隊核心成員，主要參與華為深度學習平颱的設計和研發工作。

林健，華為深度學習團隊係統工程師。在中科院計算所取得博士學位，並在美國俄亥俄州立大學做過博士後研究。長期從事係統軟件研發，工作涉及高性能計算與分布式係統，愛好開源軟件與人工智能。曾參與開發CNGrid GOS、MVAPICH等工業級軟件，並閤作創建LingCloud、DataMPI等開源項目。

白小龍，華為公司深度學習雲服務的技術負責人，主要負責深度學習平颱、模型和算法的研發。長期從事信號、圖像處理和機器學習研究，於2015年6月畢業於浙江大學並取得工學博士學位，曾獲教育部博士生學術新人奬。

目錄

第 一部分　基礎篇

第　1章 TensorFlow係統概述　2

1.1　簡介　2

1.1.1　産生背景　2

1.1.2　獨特價值　3

1.1.3　版本變遷　4

1.1.4　與其他主流深度學習框架的對比　6

1.2　設計目標　7

1.2.1　靈活通用的深度學習庫　8

1.2.2　端雲結閤的人工智能引擎　9

1.2.3　高性能的基礎平颱軟件　10

1.3　基本架構　12

1.3.1　工作形態　12

1.3.2　組件結構　13

1.4　小結　14

第　2章 TensorFlow環境準備　15

2.1　安裝　15

2.1.1　TensorFlow安裝概述　15

2.1.2　使用Anaconda安裝　17

2.1.3　使用原生pip安裝　17

2.1.4　使用virtualenv安裝　18

2.1.5　使用Docker安裝　19

2.1.6　使用源代碼編譯安裝　20

2.1.7　Hello TensorFlow　22

2.2　依賴項　23

2.2.1　Bazel軟件構建工具　24

2.2.2　Protocol Buffers數據結構序列化工具　25

2.2.3　Eigen綫性代數計算庫　27

2.2.4　CUDA統一計算設備架構　28

2.3　源代碼結構　29

2.3.1　根目錄　29

2.3.2　tensorflow目錄　30

2.3.3　tensorflow/core目錄　31

2.3.4　tensorflow/python目錄　32

2.3.5　安裝目錄　33

2.4　小結　33

第3章　TensorFlow基礎概念　34

3.1　編程範式：數據流圖　34

3.1.1　聲明式編程與命令式編程　34

3.1.2　聲明式編程在深度學習應用上的優勢　35

3.1.3　TensorFlow數據流圖的基本概念　38

3.2　數據載體：張量　40

3.2.1　張量：Tensor　40

3.2.2　稀疏張量：SparseTensor　44

3.3　模型載體：操作　46

3.3.1　計算節點：Operation　46

3.3.2　存儲節點：Variable　49

3.3.3　數據節點：Placeholder　53

3.4　運行環境：會話　55

3.4.1　普通會話：Session　55

3.4.2　交互式會話：InteractiveSession　59

3.4.3　擴展閱讀：會話實現原理　59

3.5　訓練工具：優化器　61

3.5.1　損失函數與優化算法　61

3.5.2　優化器概述　64

3.5.3　使用minimize方法訓練模型　66

3.5.4　擴展閱讀：模型訓練方法進階　68

3.6　一元綫性迴歸模型的最佳實踐　72

3.7　小結　76

第二部分　關鍵模塊篇

第4章　TensorFlow數據處理方法　78

4.1　輸入數據集　78

4.1.1　使用輸入流水綫並行讀取數據　78

4.1.2　創建批樣例數據的方法　86

4.1.3　填充數據節點的方法　87

4.1.4　處理CIFAR-10數據集的最佳實踐　88

4.1.5　擴展閱讀：MNIST數據集　91

4.2　模型參數　92

4.2.1　模型參數的典型使用流程　92

4.2.2　使用tf.Variable創建、初始化和更新模型參數　92

4.2.3　使用tf.train.Saver保存和恢復模型參數　98

4.2.4　使用變量作用域處理復雜模型　100

4.3　命令行參數　103

4.3.1　使用argparse解析命令行參數　103

4.3.2　使用tf.app.flags解析命令行參數　108

4.4　小結　111

第5章　TensorFlow編程框架　112

5.1　單機程序編程框架　112

5.1.1　概述　112

5.1.2　創建單機數據流圖　114

5.1.3　創建並運行單機會話　116

5.2　分布式程序編程框架　118

5.2.1　PS-worker架構概述　118

5.2.2　分布式程序編程框架概述　120

5.2.3　創建TensorFlow集群　121

5.2.4　將操作放置到目標設備　124

5.2.5　數據並行模式　124

5.2.6　同步訓練機製　125

5.2.7　異步訓練機製　130

5.2.8　使用Supervisor管理模型訓練　131

5.2.9　分布式同步訓練的最佳實踐　133

5.3　小結　137

第6章　TensorBoard可視化工具　138

6.1　概述　138

6.2　可視化數據流圖　142

6.2.1　名字作用域與抽象節點　142

6.2.2　可視化數據流圖的最佳實踐　144

6.2.3　擴展閱讀：匯總數據和事件數據　145

6.2.4　擴展閱讀：揭秘tf.summary.FileWriter工作原理　147

6.3　可視化學習過程　149

6.3.1　匯總操作概述　149

6.3.2　使用tf.summary.scalar生成摺綫圖　150

6.3.3　使用tf.summary.histogram生成數據分布圖　152

6.3.4　使用tf.summary.image生成圖像　154

6.3.5　使用tf.summary.audio生成音頻　155

6.3.6　可視化MNIST softmax模型學習過程的最佳實踐　156

6.4　可視化高維數據　158

6.4.1　使用TensorBoard可視化高維數據　158

6.4.2　可視化MNIST數據集的最佳實踐　160

6.5　小結　163

第7章　模型托管工具：TensorFlow Serving　164

7.1　概述　164

7.2　係統架構　165

7.3　安裝　167

7.3.1　使用APT安裝ModelServer　168

7.3.2　使用源碼編譯安裝ModelServer　169

7.4　最佳實踐　170

7.4.1　導齣模型　170

7.4.2　發布模型服務　173

7.4.3　更新綫上模型服務　174

7.5　小結　175

第三部分　算法模型篇

第8章　深度學習概述　178

8.1　深度學習的曆史　178

8.1.1　感知機模型與神經網絡　178

8.1.2　神經網絡的寒鼕與復蘇　179

8.1.3　神經網絡的發展與第二次寒鼕　181

8.1.4　深度學習時代的到來　183

8.2　深度學習的主要應用　184

8.2.1　計算機視覺　185

8.2.2　自然語言處理　186

8.2.3　強化學習　188

8.3　深度學習與TensorFlow　190

8.4　小結　191

第9章　CNN模型　192

9.1　CNN　192

9.1.1　CNN簡介　192

9.1.2　捲積層　193

9.1.3　激活層　195

9.1.4　池化層　195

9.1.5　全連接層　196

9.1.6　Dropout層　196

9.1.7　BN層　197

9.1.8　常用的CNN圖像分類模型　197

9.2　TensorFlow-Slim　204

9.2.1　TensorFlow-Slim總體結構　204

9.2.2　datasets包和data包　205

9.2.3　preprocessing包　207

9.2.4　deployment包　207

9.2.5　nets包　209

9.2.6　TensorFlow-Slim最佳實踐　212

9.3　應用　216

9.3.1　物體檢測　216

9.3.2　圖像分割　221

9.4　小結　222

第　10章 GAN模型　223

10.1　原理、特點及應用　223

10.1.1　原理　224

10.1.2　特點　225

10.1.3　應用　226

10.2　GAN模型的改進　228

10.2.1　CGAN模型　228

10.2.2　LAPGAN模型　229

10.2.3　DCGAN模型　230

10.2.4　InfoGAN模型　230

10.2.5　LSGAN模型　231

10.2.6　WGAN模型　232

10.3　最佳實踐　233

10.4　小結　238

第　11章 RNN模型　239

11.1　基本RNN單元及其變種　239

11.1.1　RNN模型簡介　239

11.1.2　基本RNN單元　240

11.1.3　LSTM單元　242

11.1.4　GRU單元　243

11.1.5　雙嚮RNN單元　244

11.1.6　帶有其他特性的RNN單元　245

11.2　RNN模型　247

11.2.1　PTB-LSTM語言模型　247

11.2.2　Seq2Seq模型　251

11.3　小結　254

第四部分　核心揭秘篇

第　12章 TensorFlow運行時核心設計與實現　256

12.1　運行時框架概述　256

12.2　關鍵數據結構　257

12.2.1　張量相關數據結構　258

12.2.2　設備相關數據結構　260

12.2.3　數據流圖相關的數據結構　263

12.3　公共基礎機製　266

12.3.1　內存分配　266

12.3.2　綫程管理　268

12.3.3　多語言接口　269

12.3.4　XLA編譯技術　270

12.3.5　單元測試框架　271

12.4　外部環境接口　272

12.4.1　加速器硬件接口　272

12.4.2　係統軟件接口　275

12.5　小結　276

第　13章 通信原理與實現　277

13.1　概述　277

13.2　進程內通信　278

13.2.1　通信接口　278

13.2.2　會閤點機製　280

13.2.3　異構設備內存訪問　282

13.3　進程間通信　283

13.3.1　gRPC通信機製　284

13.3.2　控製通信　286

13.3.3　數據通信　290

13.4　RDMA通信模塊　294

13.4.1　模塊結構　295

13.4.2　消息語義　296

13.4.3　通信流程　297

13.5　小結　300

第　14章 數據流圖計算原理與實現　301

14.1　概述　301

14.2　數據流圖創建　302

14.2.1　流程與抽象　303

14.2.2　全圖構造　305

14.2.3　子圖提取　306

14.2.4　圖切分　307

14.2.5　圖優化　308

14.3　單機會話運行　308

14.3.1　流程與抽象　309

14.3.2　執行器獲取　311

14.3.3　輸入數據填充　312

14.3.4　圖運行　313

14.3.5　輸齣數據獲取　315

14.3.6　張量保存　315

14.4　分布式會話運行　315

14.4.1　主-從模型　316

14.4.2　主要抽象　317

14.4.3　client創建會話　319

14.4.4　client請求圖運行　320

14.4.5　master驅動圖運行　321

14.4.6　worker實施圖運行　323

14.5　操作節點執行　325

14.5.1　核函數抽象　325

14.5.2　CPU上的執行流程　326

14.5.3　CUDA GPU上的執行流程　326

14.6　小結　327

第五部分　生態發展篇

第　15章 TensorFlow生態環境　330

15.1　生態環境概況　330

15.1.1　社區托管組件　330

15.1.2　第三方項目　333

15.2　深度神經網絡庫Keras　334

15.2.1　概述　334

15.2.2　模型概述　335

15.2.3　順序模型　336

15.2.4　函數式模型　338

15.3　TensorFlow與Kubernetes生態的結閤　340

15.4　TensorFlow與Spark生態的結閤　344

15.5　TensorFlow通信優化技術　345

15.6　TPU及神經網絡處理器　348

15.7　NNVM模塊化深度學習組件　349

15.8　TensorFlow未來展望——TFX　351

15.9　小結　353

附錄A　354

《算法圖鑒：從理論到實踐的智慧結晶》 內容簡介： 這是一本旨在為廣大算法愛好者、開發者以及對計算思維充滿好奇的讀者提供全麵、深入、體係化知識的著作。本書不拘泥於某一特定編程語言或框架，而是聚焦於算法的核心思想、演進脈絡、內在邏輯及其在不同領域的應用。它不僅僅是一本算法教程，更是一次對計算科學基礎原理的探索之旅，一次對解決復雜問題能力的係統訓練。 第一部分：算法的基石——概念與思維 本部分將帶領讀者從最本質的層麵理解算法。我們不急於求成地進入復雜的實現細節，而是先建立起對算法的清晰認知。 何為算法？：我們將從“問題”、“步驟”、“有限性”、“可行性”、“確定性”和“輸入/輸齣”這幾個維度，對算法進行嚴謹而易懂的定義。通過生動的比喻和生活化的例子，例如烹飪一道菜、導航去目的地，來闡釋算法的抽象概念，讓讀者深刻理解算法是解決問題的藍圖，是指導機器執行任務的指令集。 算法的衡量標準：理解算法的效率是至關重要的。我們將詳細介紹時間復雜度和空間復雜度的概念，並講解如何通過“大O錶示法”來度量算法的性能。這不僅僅是理論上的講解，還會通過簡單的實例，如綫性查找與二分查找的比較，直觀展示不同復雜度算法的效率差異，讓讀者體會到選擇高效算法的重要性。 計算思維的培養：本書強調的不僅僅是算法的知識點，更是培養一種計算思維。我們將引導讀者學習如何將現實世界的問題分解成更小的、可管理的部分，如何識彆問題中的模式，如何抽象齣通用解決方案，以及如何評估不同解決方案的優劣。這部分將穿插一些“思考題”和“小挑戰”，鼓勵讀者主動運用所學概念進行思考和練習。 算法的曆史與哲學：我們還會簡要迴顧算法發展的曆史，從古希臘的歐幾裏得算法到現代計算機科學中的各種創新。瞭解算法的演進過程，有助於我們更好地理解其內在的邏輯和哲學思想，感受人類智慧在解決計算問題上的不懈追求。 第二部分：基礎算法的精髓——經典之韻 在奠定堅實的理論基礎後，我們將進入算法世界的經典篇章，深入剖析那些支撐起現代計算的基石算法。 排序算法：排序是算法中最基礎也最重要的操作之一。我們將逐一講解冒泡排序、選擇排序、插入排序、歸並排序、快速排序、堆排序等經典算法。對於每種算法，我們不僅會分析其工作原理，還會深入剖析其時間復雜度和空間復雜度，討論其優缺點、適用場景以及如何進行優化。例如，在講解快速排序時，我們會深入探討“劃分”過程的不同策略對性能的影響。 查找算法：高效查找數據是信息處理的核心。除瞭基礎的綫性查找，我們將重點講解二分查找算法。我們會詳細闡述二分查找的前提條件（有序性）及其工作原理，並分析其對數級彆的時間復雜度，展示其在處理大規模數據時的強大威力。還會觸及哈希查找的基本思想。 圖算法：圖是一種強大的數據結構，廣泛應用於網絡、社交、導航等領域。我們將介紹圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），並深入講解圖的遍曆算法：深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。通過生動的圖示和實例，如迷宮尋路、社交網絡分析，讓讀者理解這兩種遍曆方法的原理和應用。 字符串匹配算法：在文本處理、搜索引擎等領域，字符串匹配至關重要。我們將介紹樸素的字符串匹配方法，並重點講解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。我們會詳細拆解KMP算法的“部分匹配錶”構建過程及其如何避免不必要的比較，從而實現綫性時間復雜度的匹配。 第三部分：進階算法的奧秘——智慧之光 本部分將帶領讀者探索更復雜、更具挑戰性的算法領域，它們在人工智能、數據科學、優化問題等前沿領域扮演著核心角色。 動態規劃：動態規劃是解決最優子結構和重疊子問題的一類強大算法。我們將從一個經典的例子（如斐波那契數列、背包問題）入手，逐步揭示動態規劃的核心思想：將大問題分解為小問題，並存儲子問題的解以避免重復計算。我們會詳細講解狀態定義、狀態轉移方程的構建，並通過多種經典案例，如最長公共子序列、編輯距離等，來鞏固讀者的理解。 貪心算法：貪心算法在許多情況下能夠給齣全局最優解，其思想是每一步都做齣當前看起來最優的選擇。我們將通過實例（如活動選擇問題、霍夫曼編碼）來解釋貪心策略的運作方式，並分析貪心算法的適用條件和局限性，強調並非所有問題都適用於貪心策略。 迴溯算法：迴溯算法是一種通過探索所有可能的解決方案來找到問題的解的係統化查找方法。我們將介紹迴溯的“試探”和“剪枝”思想，並通過經典的N皇後問題、迷宮尋路等例子，講解如何構建迴溯函數的遞歸邏輯，以及如何通過剪枝操作來提高效率。 分治算法：分治算法將一個問題分解成若乾個規模更小的相同問題，遞歸地解決這些子問題，然後將子問題的解閤並起來，形成原問題的解。我們將通過歸並排序、快速排序等已介紹的算法，再次強調分治的思想，並介紹其他應用，如大數乘法。 第四部分：算法在現實世界的投影——應用與實踐 理論的學習最終是為瞭指導實踐。本部分將聚焦於算法在各個領域的實際應用，幫助讀者將所學知識與真實世界的問題聯係起來。 數據結構與算法的協同：算法的實現往往離不開高效的數據結構。我們將探討列錶、棧、隊列、樹（二叉樹、平衡樹）、圖、哈希錶等基本數據結構與常用算法之間的緊密聯係，分析不同數據結構對算法性能的影響。 算法在機器學習中的角色：簡要介紹機器學習中的一些核心算法（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡的底層邏輯），展示算法如何成為人工智能的驅動力。 算法在網絡與係統中的應用：例如，路由算法在網絡通信中的作用，搜索算法在信息檢索中的應用，以及操作係統中的調度算法等。 編碼實現與性能調優：雖然本書側重於算法思想，但也會提供一些僞代碼或通用編程思路，指導讀者如何將算法轉化為可執行的代碼。並探討一些常見的性能優化技巧，例如緩存、並行計算等。 算法思維的價值：最後，我們將總結算法思維對於解決復雜問題、優化決策、創新技術的重要意義，鼓勵讀者在日常學習和工作中，不斷運用和深化算法思維。 本書特色： 循序漸進，體係完整：從基礎概念到高級技巧，由淺入深，構建完整的算法知識體係。 理論與實踐並重：不僅講解算法原理，還穿插大量實例和應用場景，幫助讀者理解算法的實際價值。 強調思維培養：注重培養讀者的計算思維和解決問題的能力，而非僅僅記憶代碼。 清晰易懂的講解：采用生動形象的比喻和圖示，化繁為簡，讓抽象的算法概念易於理解。 不受特定技術限製：聚焦算法的普適性，讀者無論使用何種編程語言，都能從中獲益。 《算法圖鑒：從理論到實踐的智慧結晶》是一本適閤所有渴望提升自身編程能力、深化計算科學理解、掌握解決復雜問題關鍵技能的讀者的寶貴資源。它將幫助您打開通往算法世界的大門，開啓一段充滿發現和智慧的旅程。

評分☆☆☆☆☆

說實話，讀《計算機視覺前沿技術綜述與展望》這本書的過程，與其說是學習，不如說是一場跨越時空的思維漫步。這本書的視角非常宏大，它不僅僅停留在對現有技術的羅列上，而是巧妙地將過去十年計算機視覺領域的發展脈絡梳理得井井有條。作者對於不同技術流派之間的繼承與演變有著深刻的洞察力，比如從早期的SIFT特徵描述符到深度學習時代的注意力機製，每一步的跨越，作者都能精準地指齣其背後的驅動力和局限性。最讓我印象深刻的是它對“場景理解”這一宏大目標的探討，不僅僅局限於目標檢測或圖像分割這些具體任務，而是上升到瞭如何讓機器真正“看懂”世界的哲學層麵。書中對未來研究方嚮的預測也相當大膽且富有啓發性，例如對自監督學習在無標簽數據泛化能力上的潛力分析，讓人對未來幾年的研究趨勢有瞭一個初步的預判。這本書更像是為領域內的研究人員準備的一份路綫圖，它教會你如何思考問題，而不是僅僅告訴你答案。

評分☆☆☆☆☆

最近翻閱的《高性能計算與並行編程實踐》這本書，對於我這種後端開發背景、但在處理大規模數據時經常碰到性能瓶頸的工程師來說，簡直是雪中送炭。這本書的重點極其明確，完全聚焦於如何榨乾硬件的每一絲性能潛力。它沒有過多涉及上層應用邏輯，而是深入到瞭CPU緩存的工作原理、內存訪問模式優化以及SIMD指令集的使用。作者用大量的匯編級僞代碼示例，展示瞭如何通過優化數據布局（比如Cache-aware的數據結構設計）來避免緩存未命中帶來的巨大延遲。特彆是關於OpenMP和MPI在多核與多機環境下的編程範式對比，分析得極為透徹，尤其是在處理跨節點通信的開銷和同步機製時，提供瞭非常實用的性能調優技巧。讀完後，我嘗試將書中學到的知識應用到我們現有的數據處理流程中，僅僅是調整瞭數據讀取的順序和結構，處理時間就下降瞭接近40%。這本書的實踐性極強，是每一個追求極緻性能的開發者必備的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

天呐，最近終於啃完瞭那本《深度學習核心概念解析》，簡直是打開瞭我對神經網絡理解的一扇全新的大門。這本書的厲害之處在於，它並沒有一上來就堆砌復雜的數學公式，而是用非常直觀、生活化的比喻，把那些抽象的梯度下降、反嚮傳播講得明明白白。我記得最開始接觸深度學習的時候，那些關於“損失函數”和“優化器”的描述對我來說簡直是天書，但這本書裏，作者巧妙地將優化過程比喻成在崎嶇山路上尋找最低點的旅人，通過調整步伐（學習率）來避開暫時的低榖（局部最優）。尤其是它對捲積神經網絡（CNN）的講解，簡直是教科書級彆的細膩，從最基礎的局部感受野到池化操作的必要性，層層遞進，讓人感到茅塞頓開。讀完之後，我再去看一些開源項目中的模型代碼，那些原本模糊不清的參數設置，現在都變得有理有據，不再是盲目套用。這本書的結構安排也極其閤理，理論基礎紮實後，緊接著就進入瞭實戰應用，引導讀者思考如何在真實場景中權衡模型的復雜度和泛化能力。對於任何想要從“會用”提升到“理解”深度學習底層邏輯的人來說，這絕對是一本不可多得的內功心法寶典。

評分☆☆☆☆☆

《自然語言處理中的語義錶示方法演進》這本書，帶給我的是一種對語言本質的重新審視。它詳盡地追蹤瞭NLP領域中“如何讓計算機理解詞義”這個核心問題的演變曆程。從早期的基於詞典和規則的方法，到統計學驅動的N-gram模型，再到Word2Vec和GloVe帶來的分布式錶示的革命，作者的敘述極具層次感。我非常欣賞它對詞嚮量空間幾何意義的深度挖掘，比如如何通過嚮量運算來捕獲類比關係（如“國王-男人+女人=女王”）。更進一步，這本書沒有停留在靜態詞嚮量，而是深入探討瞭ELMo和BERT等動態上下文嵌入的興起，解釋瞭Transformer架構中自注意力機製是如何解決傳統RNN在長距離依賴建模上的結構性缺陷的。對於這些前沿模型，作者不僅展示瞭它們的能力，更揭示瞭它們在處理歧義和多義詞時的內在機製和局限性。這本書的價值在於，它幫助讀者構建瞭一個完整的“語義理解”知識圖譜，讓每一個新的模型齣現時，你都能將其準確地放置在曆史演進的坐標係中。

評分☆☆☆☆☆

我最近拜讀的《現代機器學習算法的數學基礎》這本書，徹底顛覆瞭我過去那種“代碼跑起來就行”的淺薄認知。這本書的行文風格極其嚴謹、邏輯鏈條清晰得令人拍案叫絕。它不像市麵上很多流行的書籍那樣，為瞭追求速度而犧牲瞭對數學原理的深入剖析，而是花瞭大量篇幅去推導那些支撐起SVM、決策樹等經典算法的數學原理，比如拉格朗日乘子法在SVM中的應用，或者熵與信息增益在決策樹構建中的精確計算過程。我尤其欣賞作者在解釋統計學概念時所展現的功力，比如對偏差-方差權衡的闡述，不再是簡單的圖示說明，而是通過嚴密的概率論語言，清晰地界定瞭高方差和高偏差分彆意味著模型在訓練集和測試集上錶現的差異。這本書的難度係數不低，需要一定的數學背景作為鋪墊，但對於渴望構建穩固理論基石的進階學習者而言，它的價值無可替代。每次讀完一個章節，都會有一種對算法敬畏油然而生的感覺，因為它讓你明白，那些看似簡單的“黑箱”背後，是多麼精妙的數學結構在支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近買瞭很多書，可以看一陣子瞭。京東有活動還是比較劃算的。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

如果你看到這個代錶商品不錯，沒有缺陷，使用方便，京東送貨快，復製粘貼隻為拿京豆，後麵附贈溫馨提示航空公司規定齣生14天以上的嬰兒就可以登機瞭。注意的是：寶寶坐飛機是最主要的是升降過程，在這期間給孩子喝些東西，以防止飛機氣壓變化引起耳朵疼痛。另外，兩周歲以內的孩子沒有單獨占有座位，是大人抱著的，提醒您，在入座後係安全帶的時候，將安全帶係在自己的身上，然後用你的雙手抱著寶寶就好瞭。另外就是帶些孩子喜歡的玩具，分散他的注意力。

評分☆☆☆☆☆

這個是我買瞭這一堆書裏最厚的，但比圖上的還是要薄很多

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯。適閤AI初學者使用。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，挺快的。一下子買瞭好多書

評分☆☆☆☆☆

買瞭這麼多，就是不知道能不能堅持看完

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

機器學習很熱，買瞭學習下，還不錯，適閤入門。