神经网络≠玄学，终于有人来讲数学原理了（文末送书）-轻识

文末赠书

国内的深度学习从业者有福啦！深度学习领域的现象级数学基础书《深度学习的数学——使用Python语言》终于被翻译成中文版啦！这本美亚评分高达4.6的经典好书一经推出便广受好评，北京邮电大学陈光老师还在微博上安利了本书。

看看国外多名专家学者对这本书的推荐和赞誉：

“对于任何希望在深度学习算法基础数学方面打下坚实基础的人来说，这是一个很好的资源。这本书通俗易懂，组织良好，并提供了关键数学概念的清晰解释和实际示例。我强烈推荐给任何对这个领域感兴趣的人。”

——Daniel Gutierrez，insideBIGDATA

“Ronald T. Kneusel 写了一本方便而紧凑的深度学习数学指南。对于神经网络和机器学习的学生、科学家和从业者来说，它将成为方程式和算法的老套参考。这本书包含方程式、数字，甚至还有 Python 中的示例代码，对读者来说是一个精彩的数学介绍。”

——David S. Mazel，Regulus-Group高级工程师

“深度学习数学之所以脱颖而出，是因为它专注于为深度学习提供足够的数学基础，而不是试图涵盖所有深度学习，并在此过程中引入所需的数学。那些渴望掌握深度学习的人肯定会从这种先基础后内部的方法中受益。”

—Ed Scott，博士，解决方案架构师和 IT 爱好者

确实，深度学习是一门以应用为导向的学科，然而很多学习者因为没搞清楚深度学习的数学原理，导致在解决实际深度学习问题时无法游刃有余。毕竟，实际任务可能非常复杂，数据分布也多种多样，模型训练过程又充满不确定性，目标函数也需要灵活调整。这些因素加在一起，很可能把实际项目搞得一塌糊涂。

因此，当《深度学习的数学——使用Python语言》一书问世时，立即受到了众多希望进入人工智能领域或者利用深度学习技术解决实际问题，但缺乏数学基础或不知道如何最有效地补充数学基础的程序员们的热切关注。如今，中文版已隆重推出，希望这本书能给大家的学习带来帮助。

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视野深入到深度学习底层数学基础，拒绝停留在开源模型的简单使用！

这本书的独特之处就在于，当其他人还停留在如何使用开源模型的时候，作者就直接将视野深入到了深度学习底层数学基础。

统计学、线性代数、微分，以及很多人容易忽略的矩阵微分，这些深度学习背后的核心数学概念被一一拆解。作者想通过这本书强调并巩固读者最需要掌握的核心技能——运用神经网络解决问题所必备的核心数学基础。为此，他首先主要介绍了理解深度学习所必备的数学基础理论，然后引出更加高级的数学内容，最后重点介绍深度神经网络的工作机制以及网络得以成功训练的关键技术，让读者通过实际的深度学习算法将之前掌握的内容融会贯通。

具体来说，通过本书，读者可以学会：

▮ 概率论与统计学的核心内容。实际上，传统机器学习就基于统计学的数据模型和求解算法，而现代深度学习中也保留了大量的机器学习思想，例如变分自编码器中关于变分推断的思想，以及生成对抗网络中关于分布拟合的技术等。

▮ 线性代数的关键知识点。这些内容是开启深度学习技术大门的一把钥匙。神经网络是一系列矩阵运算和非线性映射的组合，理解线性代数和矩阵分析的本质，才能更容易洞察神经网络的工作机制。

▮ 关于微分尤其是函数求导和矩阵微分的知识。这些内容对于理解网络如何利用梯度的反向传播进行参数更新至关重要。理解了它们，才能够根据需要灵活对目标函数进行优化或设计。

神经网络数据流。作者既阐述了传统网络的情况，也介绍了卷积网络中卷积层、池化层和全连接层的工作机制。

▮ 反向传播机制。作者介绍了如何通过数据图模型，根据微分的链式法则对目标函数进行参数优化。掌握这些内容后，读者甚至可以自己实现一个简单的底层网络。

▮ 梯度下降算法。作者介绍了SGD、Adam等深度学习中解决无约束优化问题的经典核心算法。深刻理解这些算法能帮助读者在实战中快速定位问题，让网络得以正常训练。

这本书出色的内容安排让读者学习更轻松，自发地在社交媒体上边学习边做笔记分析学习心得。TechTalks创始人、科技博主Ben Dickson就他对于《深度学习的数学》的所学所思，撰写了关于梯度下降的笔记。

“支撑深度学习的数学往往看起来令人生畏。最近，我有幸阅读了 Ronald T. Kneusel 的《深度学习的数学》，该书深入探讨了深度学习的数学复杂性，并通过示例、Python代码和视觉效果使其易于理解。本文从《深度学习数学》第 11 章中汲取灵感，该章对梯度下降进行了全面的解释。为了更深入地了解，我强烈建议您阅读整本书。对于任何对深度学习数学感兴趣的人来说，它都是宝贵的资源。”

作译者皆大有来头，写作内容有品质，译文水平有保障！

一本经典好书的诞生离不开作者和译者的辛勤贡献，本书的作译者皆大有来头，他们都有真本事，写的东西品质过硬，译的作品绝对有保障。他们用心创作和翻译，为读者带来深度思考和感悟，堪称本书的灵魂。

《深度学习的数学》的作者Ronald T. Kneusel 是一位擅长构建深度学习系统的数据科学家，在医学成像和医疗设备开发方面拥有丰富的经验。他在瓦尔帕莱索大学获得物理学和数学本科学位，在密歇根州立大学获得物理学硕士学位，在科罗拉多大学博尔德分校获得计算机科学博士学位，研究方向为机器学习。他在工业领域拥有近 20 年的机器学习经验，目前正在 L3Harris Technologies公司从事深度学习项目。

Kneusel博士在深度学习领域拥有的扎实理论功底和丰富实战经验，恰好使本书既不会过于深奥而导致门槛过高，又充分保留了重要细节以确保读者能真正理解关键内容。相信读者在学习本书的过程中，能够体会到Kneusel不仅懂深度学习，更懂得如何讲明白深度学习背后的数学原理！

Kneusel博士还是多本畅销AI书籍的作者，写作质量相当有保障！他曾经出版了多部与计算机和机器学习相关的图书，包括《随机数与计算机》（Random Numbers and Computers）、《实用深度学习》（Practical Deep Learning）、《奇怪的代码》（Strange Code）和《随机性的艺术》（The Art of Randomness）等书。

他的英文原版书大多由 No Starch Press 出版社（无淀粉出版社）出版，书籍内容从实用的角度出发，简单易懂。对国外计算机相关出版社有些了解的朋友应该知道，No Starch Press 这家独立出版社专注于出版精心制作、与众不同的书籍，曾出版了《Python编程快速上手：让繁琐工作自动化》《Python编程：从入门到实践》和《Linux命令行大全》等极客娱乐书籍。由此可见，这本由No Starch Press 出版社操刀的《深度学习的数学》的实力也不容小觑。