动手学深度学习 PyTorch版
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作者阿斯顿·张 等
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115600806
出版时间2023-02
装帧精装
开本16开
定价229.8元
货号1202812025
上书时间2024-09-06
商品详情
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作者简介
作者简介：
阿斯顿·张（Aston Zhang），Amazon资历深厚的研究员，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习和自然语言处理的研究，荣获深度学习国际高水平学术会议ICLR杰出论文奖、ACM UbiComp杰出论文奖以及ACM SenSys高水平论文奖提名。他担任过EMNLP领域主席和AAAI程序委员。
[美]扎卡里·C. 立顿（Zachary C. Lipton），美国卡内基梅隆大学机器学习和运筹学助理教授，并在海因茨公共政策学院以及软件和社会系统系担任礼节性任命。他领导着近似正确机器智能（ACMI）实验室，研究涉及核心机器学习方法、其社会影响以及包括临床医学和自然语言处理在内的各种应用领域。他目前的研究重点包括处理各种因果结构下分布变化的稳健和自适应算法、超越预测为决策提供信息（包括应对已部署模型的战略响应）、医学诊断和预后预测、算法公平性和可解释性的基础。他是“Approximately Correct”博客的创立人，也是讽刺性漫画“Superheroes of Deep Learning”的合著者。
李沐（Mu Li），Amazon资历深厚的领衔研究员（Senior Principal Scientist），美国加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他曾任机器学习创业公司Marianas Labs的CTO和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他专注于机器学习系统和机器学习算法的研究。他在理论与应用、机器学习与操作系统等多个领域的高水平学术会议上发表过论文，被引用上万次。
[德]亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)，Amazon副总裁/杰出研究员，德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加利福尼亚大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表过超过300篇学术论文，并著有5本书，其论文及书被引用超过15万次。他的研究兴趣包括深度学习、贝叶斯非参数、核方法、统计建模和可扩展算法。
译者简介：
何孝霆（Xiaoting He），Amazon应用研究员，中国科学院软件工程硕士。他专注于对深度学习的研究，特别是自然语言处理的应用（包括语言模型、AIOps、OCR），相关工作落地于众多企业。他担任过ACL、EMNLP、NAACL、EACL等学术会议的程序委员或审稿人。
瑞潮儿·胡（Rachel Hu），Amazon应用研究员，美国加利福尼亚大学伯克利分校统计学硕士，加拿大滑铁卢大学数学学士。她致力于将机器学习应用于现实世界的产品。她也是Amazon人工智能团队的讲师，教授自然语言处理、计算机视觉和机器学习商业应用等课程。她已向累计1000余名Amazon工程师教授机器学习，其公开课程视频在YouTube和哔哩哔哩上屡获盛赞。
目录
对本书的赞誉
前言
译者简介
学习环境配置
资源与支持
主要符号表
第1章 引言 1
1.1 日常生活中的机器学习 2
1.2 机器学习中的关键组件 3
1.2.1 数据 3
1.2.2 模型 4
1.2.3 目标函数 4
1.2.4 优化算法 5
1.3 各种机器学习问题 5
1.3.1 监督学习 5
1.3.2 无监督学习 11
1.3.3 与环境互动 11
1.3.4 强化学习 12
1.4 起源 13
1.5 深度学习的发展 15
1.6 深度学习的成功案例 16
1.7 特点 17
第2章 预备知识 20
2.1 数据操作 20
2.1.1 入门 21
2.1.2 运算符 22
2.1.3 广播机制 23
2.1.4 索引和切片 24
2.1.5 节省内存 24
2.1.6 转换为其他Python对象 25
2.2 数据预处理 26
2.2.1 读取数据集 26
2.2.2 处理缺失值 26
2.2.3 转换为张量格式 27
2.3 线性代数 27
2.3.1 标量 28
2.3.2 向量 28
2.3.3 矩阵 29
2.3.4 张量 30
2.3.5 张量算法的基本性质 31
2.3.6 降维 32
2.3.7 点积 33
2.3.8 矩阵-向量积 33
2.3.9 矩阵-矩阵乘法 34
2.3.10 范数 35
2.3.11 关于线性代数的更多信息 36
2.4 微积分 37
2.4.1 导数和微分 37
2.4.2 偏导数 40
2.4.3 梯度 41
2.4.4 链式法则 41
2.5 自动微分 42
2.5.1 一个简单的例子 42
2.5.2 非标量变量的反向传播 43
2.5.3 分离计算 43
2.5.4 Python控制流的梯度计算 44
2.6 概率 44
2.6.1 基本概率论 45
2.6.2 处理多个随机变量 48
2.6.3 期望和方差 50
2.7 查阅文档 51
2.7.1 查找模块中的所有函数和类 51
2.7.2 查找特定函数和类的用法 52
第3章 线性神经网络 54
3.1 线性回归 54
3.1.1 线性回归的基本元素 54
3.1.2 向量化加速 57
3.1.3 正态分布与平方损失 58
3.1.4 从线性回归到深度网络 60
3.2 线性回归的从零开始实现 61
3.2.1 生成数据集 62
3.2.2 读取数据集 63
3.2.3 初始化模型参数 63
3.2.4 定义模型 64
3.2.5 定义损失函数 64
3.2.6 定义优化算法 64
3.2.7 训练 64
3.3 线性回归的简洁实现 66
3.3.1 生成数据集 66
3.3.2 读取数据集 66
3.3.3 定义模型 67
3.3.4 初始化模型参数 67
3.3.5 定义损失函数 68
3.3.6 定义优化算法 68
3.3.7 训练 68
3.4 softmax回归 69
3.4.1 分类问题 69
3.4.2 网络架构 70
3.4.3 全连接层的参数开销 70
3.4.4 softmax运算 71
3.4.5 小批量样本的向量化 71
3.4.6 损失函数 72
3.4.7 信息论基础 73
3.4.8 模型预测和评估 74
3.5 图像分类数据集 74
3.5.1 读取数据集 75
3.5.2 读取小批量 76
3.5.3 整合所有组件 76
3.6 softmax回归的从零开始实现 77
3.6.1 初始化模型参数 77
3.6.2 定义softmax操作 78
3.6.3 定义模型 78
3.6.4 定义损失函数 79
3.6.5 分类精度 79
3.6.6 训练 80
3.6.7 预测 82
3.7 softmax回归的简洁实现 83
3.7.1 初始化模型参数 83
3.7.2 重新审视softmax的实现 84
3.7.3 优化算法 84
3.7.4 训练 84
第4章 多层感知机 86
4.1 多层感知机 86
4.1.1 隐藏层 86
4.1.2 激活函数 88
4.2 多层感知机的从零开始实现 92
4.2.1 初始化模型参数 92
4.2.2 激活函数 93
4.2.3 模型 93
4.2.4 损失函数 93
4.2.5 训练 93
4.3 多层感知机的简洁实现 94
模型 94
4.4 模型选择、欠拟合和过拟合 95
4.4.1 训练误差和泛化误差 96
4.4.2 模型选择 97
4.4.3 欠拟合还是过拟合 98
4.4.4 多项式回归 99
4.5 权重衰减 103
4.5.1 范数与权重衰减 103
4.5.2 高维线性回归 104
4.5.3 从零开始实现 104
4.5.4 简洁实现 106
4.6 暂退法 108
4.6.1 重新审视过拟合 108
4.6.2 扰动的稳健性 108
4.6.3 实践中的暂退法 109
4.6.4 从零开始实现 110
4.6.5 简洁实现 111
4.7 前向传播、反向传播和计算图 112
4.7.1 前向传播 113
4.7.2 前向传播计算图 113
4.7.3 反向传播 114
4.7.4 训练神经网络 115
4.8 数值稳定性和模型初始化 115
4.8.1 梯度消失和梯度爆炸 116
4.8.2 参数初始化 117
4.9 环境和分布偏移 119
4.9.1 分布偏移的类型 120
4.9.2 分布偏移示例 121
4.9.3 分布偏移纠正 122
4.9.4 学习问题的分类法 125
4.9.5 机器学习中的公平、责任和透明度 126
4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 127
4.10.1 下载和缓存数据集 127
4.10.2 Kaggle 128
4.10.3 访问和读取数据集 129
4.10.4 数据预处理 130
4.10.5 训练 131
4.10.6 K折交叉验证 132
4.10.7 模型选择 133
4.10.8 提交Kaggle预测 133
第5章 深度学习计算 136
5.1 层和块 136
5.1.1 自定义块 138
5.1.2 顺序块 139
5.1.3 在前向传播函数中执行代码 139
5.1.4 效率 140
5.2 参数管理 141
5.2.1 参数访问 141
5.2.2 参数初始化 143
5.2.3 参数绑定 145
5.3 延后初始化 145
实例化网络 146
5.4 自定义层 146
5.4.1 不带参数的层 146
5.4.2 带参数的层 147
5.5 读写文件 148
5.5.1 加载和保存张量 148
5.5.2 加载和保存模型参数 149
5.6 GPU 150
5.6.1 计算设备 151
5.6.2 张量与GPU 152
5.6.3 神经网络与GPU 153
第6章 卷积神经网络 155
6.1 从全连接层到卷积 155
6.1.1 不变性 156
6.1.2 多层感知机的 157
6.1.3 卷积 158
6.1.4 “沃尔多在哪里”回顾 158
6.2 图像卷积 159
6.2.1 互相关运算 159
6.2.2 卷积层 161
6.2.3 图像中目标的边缘检测 161
6.2.4 学习卷积核 162
6.2.5 互相关和卷积 162
6.2.6 特征映射和感受野 163
6.3 填充和步幅 164
6.3.1 填充 164
6.3.2 步幅 165
6.4 多输入多输出通道 166
6.4.1 多输入通道 167
6.4.2 多输出通道 167
6.4.3 1×1卷积层 168
6.5 汇聚层 170
6.5.1 优选汇聚和平均汇聚 170
6.5.2 填充和步幅 171
6.5.3 多个通道 172
6.6 卷积神经网络（LeNet） 173
6.6.1 LeNet 173
6.6.2 模型训练 175
第7章 现代卷积神经网络 178
7.1 深度卷积神经网络（AlexNet） 178
7.1.1 学习表征 179
7.1.2 AlexNet 181
7.1.3 读取数据集 183
7.1.4 训练AlexNet 183
7.2 使用块的网络（VGG） 184
7.2.1 VGG块 184
7.2.2 VGG网络 185
7.2.3 训练模型 186
7.3 网络中的网络（NiN） 187
7.3.1 NiN块 187
7.3.2 NiN模型 188
7.3.3 训练模型 189
7.4 含并行连接的网络（GoogLeNet） 190
7.4.1 Inception块 190
7.4.2 GoogLeNet模型 191
7.4.3 训练模型 193
7.5 批量规范化 194
7.5.1 训练深层网络 194
7.5.2 批量规范化层 195
7.5.3 从零实现 196
7.5.4 使用批量规范化层的 LeNet 197
7.5.5 简明实现 198
7.5.6 争议 198
7.6 残差网络（ResNet） 200
7.6.1 函数类 200
7.6.2 残差块 201
7.6.3 ResNet模型 202
7.6.4 训练模型 204
7.7 稠密连接网络（DenseNet） 205
7.7.1 从ResNet到DenseNet 205
7.7.2 稠密块体 206
7.7.3 过渡层 206
7.7.4 DenseNet模型 207
7.7.5 训练模型 207
第8章 循环神经网络 209
8.1 序列模型 209
8.1.1 统计工具 210
8.1.2 训练 212
8.1.3 预测 213
8.2 文本预处理 216
8.2.1 读取数据集 216
8.2.2 词元化 217
8.2.3 词表 217
8.2.4 整合所有功能 219
8.3 语言模型和数据集 219
8.3.1 学习语言模型 220
8.3.2 马尔可夫模型与n元语法 221
8.3.3 自然语言统计 221
8.3.4 读取长序列数据 223
8.4 循环神经网络 226
8.4.1 无隐状态的神经网络 227
8.4.2 有隐状态的循环神经网络 227
8.4.3 基于循环神经网络的字符级语言模型 228
8.4.4 困惑度 229
8.5 循环神经网络的从零开始实现 230
8.5.1 独热编码 231
8.5.2 初始化模型参数 231
8.5.3 循环神经网络模型 232
8.5.4 预测 232
8.5.5 梯度截断 233
8.5.6 训练 234
8.6 循环神经网络的简洁实现 237
8.6.1 定义模型 237
8.6.2 训练与预测 238
8.7 通过时间反向传播 239
8.7.1 循环神经网络的梯度分析 239
8.7.2 通过时间反向传播的细节 241
第9章 现代循环神经网络 244
9.1 门控循环单元（GRU） 244
9.1.1 门控隐状态 245
9.1.2 从零开始实现 247
9.1.3 简洁实现 248
9.2 长短期记忆网络（LSTM） 249
9.2.1 门控记忆元 249
9.2.2 从零开始实现 252
9.2.3 简洁实现 253
9.3 深度循环神经网络 254
9.3.1 函数依赖关系 255
9.3.2 简洁实现 255
9.3.3 训练与预测 255
9.4 双向循环神经网络 256
9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 256
9.4.2 双向模型 258
9.4.3 双向循环神经网络的错误应用 259
9.5 机器翻译与数据集 260
9.5.1 下载和预处理数据集 261
9.5.2 词元化 262
9.5.3 词表 263
9.5.4 加载数据集 263
9.5.5 训练模型 264
9.6 编码器-解码器架构 265
9.6.1 编码器 265
9.6.2 解码器 266
9.6.3 合并编码器和解码器 266
9.7 序列到序列学习（seq2seq） 267
9.7.1 编码器 268
9.7.2 解码器 269
9.7.3 损失函数 270
9.7.4 训练 271
9.7.5 预测 272
9.7.6 预测序列的评估 273
9.8 束搜索 275
9.8.1 贪心搜索 275
9.8.2 穷举搜索 276
9.8.3 束搜索 276
第10章 注意力机制 278
10.1 注意力提示 278
10.1.1 生物学中的注意力提示 279
10.1.2 查询、键和值 280
10.1.3 注意力的可视化 280
10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归 281
10.2.1 生成数据集 282
10.2.2 平均汇聚 282
10.2.3 非参数注意力汇聚 283
10.2.4 带参数注意力汇聚 284
10.3 注意力评分函数 287
10.3.1 掩蔽softmax操作 288
10.3.2 加性注意力 289
10.3.3 缩放点积注意力 290
10.4 Bahdanau 注意力 291
10.4.1 模型 291
10.4.2 定义注意力解码器 292
10.4.3 训练 293
10.5 多头注意力 295
10.5.1 模型 295
10.5.2 实现 296
10.6 自注意力和位置编码 298
10.6.1 自注意力 298
10.6.2 比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力 298
10.6.3 位置编码 299
10.7 Transformer 302
10.7.1 模型 302
10.7.2 基于位置的前馈网络 303
10.7.3 残差连接和层规范化 304
10.7.4 编码器 304
10.7.5 解码器 305
10.7.6 训练 307
第11章 优化算法 311
11.1 优化和深度学习 311
11.1.1 优化的目标 311
11.1.2 深度学习中的优化挑战 312
11.2 凸性 315
11.2.1 定义 315
11.2.2 性质 317
11.2.3 约束 319
11.3 梯度下降 322
11.3.1 一维梯度下降 322
11.3.2 多元梯度下降 324
11.3.3 自适应方法 326
11.4 随机梯度下降 329
11.4.1 随机梯度更新 329
11.4.2 动态学习率 331
11.4.3 凸目标的收敛性分析 332
11.4.4 随机梯度和有限样本 333
11.5 小批量随机梯度下降 334
11.5.1 向量化和缓存 335
11.5.2 小批量 336
11.5.3 读取数据集 337
11.5.4 从零开始实现 337
11.5.5 简洁实现 340
11.6 动量法 341
11.6.1 基础 341
11.6.2 实际实验 345
11.6.3 理论分析 346
11.7 AdaGrad算法 348
11.7.1 稀疏特征和学习率 348
11.7.2 预处理 349
11.7.3 算法 350
11.7.4 从零开始实现 351
11.7.5 简洁实现 352
11.8 RMSProp算法 353
11.8.1 算法 353
11.8.2 从零开始实现 354
11.8.3 简洁实现 355
11.9 Adadelta算法 356
11.9.1 算法 356
11.9.2 实现 356
11.10 Adam算法 358
11.10.1 算法 358
11.10.2 实现 359
11.10.3 Yogi 360
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