深度学习基础与实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] 乔希 • 帕特森

出品人:

页数:388

译者:郑明智

出版时间:2019-7

价格:119.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115515421

丛书系列:

图书标签:

深度学习
计算科学
Bill
深度学习
机器学习
神经网络
Python
TensorFlow
PyTorch
人工智能
算法
模型
实践

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具体描述

本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识，包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程，以及主流的深度网络架构，为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践，包括建立深层网络、高级调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

好的，以下是一本不包含《深度学习基础与实践》内容的图书简介，旨在详细介绍其主题和特色：《现代信息检索系统原理与设计》内容简介在信息爆炸的今天，如何高效、准确地从海量数据中发现所需信息，已成为衡量信息技术发展水平的关键指标。本书《现代信息检索系统原理与设计》系统地梳理了信息检索（Information Retrieval, IR）领域的核心理论、关键技术及其在现代系统中的工程实践，旨在为读者构建一个坚实的理论基础和动手能力，使其能够设计、实现和优化复杂的信息检索系统。本书内容涵盖了从信息检索的经典模型到前沿的语义理解技术，结构清晰，循序渐进。它不仅适用于计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的学生和研究人员，也对希望深入了解搜索引擎、推荐系统、知识图谱构建等领域技术栈的工程师和技术管理者具有极大的参考价值。第一部分：信息检索的理论基石本部分聚焦于信息检索领域的基本概念、数学模型以及评估标准，奠定理解后续复杂系统的理论基础。第一章：信息检索导论与发展脉络本章首先界定信息检索的范畴，明确其与数据库系统的本质区别。随后，详细梳理了信息检索技术的发展历程，从早期的布尔模型到向量空间模型，再到概率模型和语言模型的演进。重点讨论了用户需求分析（Information Need）与查询表示（Query Representation）的挑战，并介绍了IR系统的基本结构和生命周期。第二章：文本表示与预处理高质量的检索依赖于精确的文本表示。本章深入讲解了文本清洗、规范化、分词（Tokenization）和词干提取（Stemming/Lemmatization）等基础预处理技术。核心内容在于词项权重计算方法，包括经典的TF-IDF（词频-逆文档频率）模型的数学推导及其在不同场景下的适用性分析。此外，还介绍了n-gram模型和基于词典的表示方法。第三章：经典信息检索模型本部分是IR理论的核心。详细阐述了布尔模型的逻辑运算特性和局限性。重点剖析向量空间模型（VSM），包括文档和查询的向量化过程、余弦相似度（Cosine Similarity）的计算，以及如何结合不同权重方案（如BM25）来提升排序质量。最后，介绍了概率模型家族，特别是经典的BM25（Best Match 25）公式的详细推导、参数解释及其在工业界的广泛应用。第四章：检索系统评估与性能度量科学地评估检索系统的性能至关重要。本章系统介绍了信息检索的评估体系，包括准确性（Precision）、召回率（Recall）、F值等基础指标。更深入地探讨了排序敏感型指标，如MAP（Mean Average Precision）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain），并讲解了这些指标的计算原理和在离线评估中的应用。同时，也讨论了在线 A/B 测试的设计与统计显著性检验方法。第二部分：高效能的检索系统架构与技术本部分将理论知识转化为工程实践，重点介绍支撑大型检索系统运行的关键技术和系统设计。第五章：倒排索引的构建与维护倒排索引是现代搜索引擎的基石。本章详细讲解了倒排索引的数据结构设计，包括词项字典（Dictionary）和倒排列表（Posting List）的优化存储方案。内容涵盖索引的构建流程、数据结构的选择（如跳跃列表Skip List的应用）、增量更新策略以及如何处理文档更新和删除操作，确保索引的时效性和一致性。第六章：高效的检索与匹配算法在倒排索引之上，如何快速地找到匹配的文档是性能的关键。本章探讨了布尔查询和基于权重的范围查询（如Top-K查询）的高效实现算法。详细讲解了基于词项交集（Intersection）的组合算法优化，如交集跳跃法（Jump Pointers/Skip Pointers），以及如何利用缓存机制和并行计算来加速召回阶段的响应时间。第七章：查询扩展与自动补全用户输入的查询往往是模糊或不完整的。本章深入研究了提升检索覆盖面的技术。内容包括基于同义词典、本体（Ontology）的基于知识的查询扩展，以及基于统计和共现分析的基于文档的查询扩展（如Pseudo-Relevance Feedback, PRF）。此外，还详细介绍了实现即时搜索（Instant Search）和错误容忍（Fuzzy Matching）的关键技术，如NFA/DFA在自动补全中的应用。第八章：现代排序模型——学习排序（Learning to Rank, LTR）随着机器学习技术的成熟，排序已从手工调优转向数据驱动。本章详细介绍了学习排序（LTR）的基本框架，将排序问题转化为监督学习任务。系统讲解了三种主要的LTR范式：Pointwise（点式）、Pairwise（对式）和Listwise（列表式）方法的原理、优缺点及适用场景。并着重介绍了LambdaMART等业界主流的LTR模型结构及其在优化NDCG等排序指标上的优势。第三部分：前沿主题与系统集成本部分探讨了信息检索领域最新的发展方向，特别是与自然语言处理的深度融合，以及在特定场景下的应用。第九章：基于语义的检索技术传统的基于词项匹配的系统在处理同义、蕴含或指代关系时存在天然缺陷。本章聚焦于语义信息检索。详细介绍词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec、GloVe）和基于Transformer的预训练语言模型（如BERT）如何用于生成文档和查询的密集向量表示。重点阐述如何利用向量相似度搜索（如ANN, Approximate Nearest Neighbors）技术在高性能下实现基于语义的匹配。第十章：个性化推荐系统中的信息检索推荐系统是信息检索技术在特定场景下的重要应用。本章探讨如何将IR的召回（Retrieval）与排序（Ranking）机制融入推荐流程。讨论了基于内容的推荐、协同过滤（Collaborative Filtering）中的隐语义模型（LFM），以及如何利用用户历史交互数据（点击、购买）来构建动态的用户画像（User Profile）并用以优化检索和排序的个性化程度。第十一章：大规模分布式检索系统的设计对于互联网级别的应用，单机系统无法满足需求。本章讨论了构建大规模、高可用、低延迟检索系统的架构原则。内容包括数据分片（Sharding）、数据复制（Replication）、负载均衡策略，以及分布式查询的合并与聚合技术。介绍了MapReduce、Spark等分布式计算框架在构建和维护大型索引中的应用实践。第十二章：知识图谱与问答系统本章将信息检索提升到知识层面。介绍知识图谱的基本构建流程（实体抽取、关系抽取、知识融合）。重点讲解如何将结构化知识融入到检索过程中，特别是基于知识的问答系统（KBQA）的架构，包括查询解析、候选答案生成和答案排序等关键步骤，展示了信息检索向智能决策支持演进的方向。本书以严谨的学术态度和丰富的工程实例相结合，不仅提供了信息检索领域必备的理论深度，更强调了在实际复杂系统中落地实施的工程可行性，是理解和构建下一代智能信息系统的必备参考书。

作者简介

Josh Patterson是Skymind

公司副总裁，曾任Cloudera公司通用解决方案架构师、田纳西河流域管理局机器学习与分布式系统工程师。

Adam Gibson

是Skymind公司CTO，在帮助公司处理和解析大量实时数据方面经验丰富

目录信息

前言　　xv
第1章机器学习回顾　　1
第2章神经网络基础与深度学习　　31
第3章深度网络基础　　60
第4章深度网络的主要架构　　85
第5章建立深度网络　　118
第6章深度网络调优　　176
第7章调优特定的深度网络架构　　217
第8章向量化　　237
第9章在Spark上使用深度学习和DL4J　　262
附录A 人工智能是什么　　299
附录B RL4J与强化学习　　307
附录C 每个人都需要了解的数字　　325
附录D 神经网络和反向传播：数学方法　　326
附录E 使用ND4J API　　330
附录F 使用DataVec　　341
附录G 从源代码构建DL4J　　350
附录H 设置DL4J项目　　352
附录I 为DL4J项目设置GPU　　356
附录J 解决DL4J安装上的问题　　359
关于作者　　365
关于封面　　365
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，硬壳精装的质感拿在手里沉甸甸的，内页的纸张选择也非常考究，米白色的纸张搭配清晰的印刷字体，让长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，排版布局极其用心，大量图表的穿插不仅有效地分解了复杂的理论概念，更让整体阅读体验充满了呼吸感。我尤其喜欢它在介绍算法原理时，经常会用一些非常形象的比喻和类比，比如将神经网络的层级比作信息处理的流水线，将反向传播比作团队协作中的绩效反馈机制。这种匠心独运的呈现方式，极大地降低了初学者对晦涩数学公式的畏惧感。翻阅第一章时，那种扑面而来的专业性与亲和力的完美结合，让人立刻相信这不是一本空泛地堆砌术语的教材，而是真正倾注了作者心血的知识结晶。从开篇的设计感就能预见，接下来的内容绝不会是枯燥乏味的理论灌输。

评分☆☆☆☆☆

我接触过不少声称是“实践导向”的教材，但很多最终都沦为 API 调用的手册，代码堆砌且缺乏对底层逻辑的深刻剖析。然而，这本书的实践部分却展现出一种罕见的深度与广度。它不仅仅展示了如何运行一个模型，而是花了大量的篇幅去解释“为什么”要选择特定的优化器、激活函数，以及在面对真实数据集的噪声和偏差时，应该采取何种精细化的预处理和正则化策略。我特别欣赏其中对模型可解释性（XAI）的着墨，这一点在很多同类书籍中常常被忽略。作者没有停留在“跑通代码”的层面，而是引导读者去思考模型决策背后的逻辑链条，这对于培养未来真正有洞察力的工程师至关重要。每一次代码示例的迭代，都能感受到作者在精心挑选最具代表性和挑战性的场景进行演示，而不是选择那些过于理想化的“玩具”数据集。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论的严谨性和前沿性的平衡上做得非常出色，这一点让我对作者的专业背景深感敬佩。它既没有沉溺于对经典（如早期的感知机或简单的线性回归）的过度渲染，也没有盲目追逐最新的、尚未完全成熟的研究热点。相反，它巧妙地将近几年影响深远的架构创新——例如在注意力机制和Transformer模型方面的演进——以一种非常扎实、可追溯的方式融入了核心章节。当我阅读到关于自监督学习的章节时，我发现作者不仅清晰地梳理了历史脉络，更重要的是，他深入探讨了当前面临的局限性，并前瞻性地指出了未来可能的研究方向。这使得这本书不仅仅是一本学习工具，更像是一份高质量的领域白皮书，为读者提供了坚实的理论基石，去迎接未来技术更迭的挑战。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的章节组织逻辑性极强，呈现出清晰的“由浅入深，由基础到应用”的金字塔结构。每一章的开头都会有一个简短的“回顾与展望”部分，有效地将当前内容与前置知识点关联起来，同时也为即将展开的新知识设定了明确的心理预期。最让我印象深刻的是，作者在每章的末尾设置了“深入思考”或“挑战性问题”环节，这些问题往往不是简单的事实回顾，而是需要读者综合运用本章乃至前几章知识进行逻辑推理和设计的能力考验。这种设计极大地促进了主动学习，迫使我放下书本，在纸上推演和构思解决方案。这种主动参与的阅读体验，远胜于被动接收信息，它真正培养了系统性的工程思维，使知识从被动记忆转化为主动能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直像一位经验丰富、耐心至极的导师在耳边低语。它绝不满足于提供标准答案，而是热衷于探讨那些“灰色地带”和“工程权衡”。比如，在讨论超参数调优时，作者并没有给出万能公式，而是深入剖析了不同算法对学习率敏感度的差异，并结合实际案例展示了贝叶斯优化和网格搜索在计算成本与性能提升之间的权衡。阅读过程中，我常常会产生一种“原来如此”的豁然开朗感，这源于作者总能将复杂的概念分解到最小可理解单元，再逐步搭建起完整的知识体系。这种叙事节奏的掌握，使得阅读过程中的挫败感极低，取而代之的是持续的、稳步上升的自信心。对于那些想从“会用”跨越到“精通”的读者来说，这种细腻的、充满洞察力的讲解方式是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆