具体描述
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。
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。
用户评价
把文字复杂化了，真没必要，看看鱼书就够了
评分 评分 评分 评分##首先本书不是深度学习的入门书，而是实现框架的入门，对深度学习的理解有一定帮助，但核心还是理解框架。给5分是因为市场上比较缺少同类的书，有这么一本书作为入门可以迅速拉低门槛，而且作者对深度学习的一些理解也非常不错，算是意外收获。但是本书还是有一定缺点的，例如作者对框架设计的一些原理讲的不是很深刻，有点拿着结论推原因的感觉。
评分##"What I cannot create, I do not understand". 作者从头开始一步一步造了个轮子，对于加深对轮子的理解大有裨益！
评分 评分 评分##这本书作为开拓视野了解知识点是可以的，但是实际内容没有名字写的那么??，更适合作为写深度学习框架的引子，还需要读其他别的“很多”书才行
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