用Python实现深度学习框架

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。

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。