铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

恼人的数学始终是横在深度学习前的一座从未跨越的大山。

对一部人来说,往往在山脚下钻研数日后,就解锁了“从入门到放弃”的新成就。

不懂高数,所以我用这本书入门深度学习(在线阅读+配套笔记)-深度学习中文社区

牛津大学的在读博士Andrew W. Trask也觉得数学不是入坑的最好工具。于是,他编写了一本深度学习入门书Grokking Deep Learning,翻译过来是《对机器学习心领神会》。

没错,它最大的优势就是:简单易懂、新手友好和高数绝缘。此外,这325页的资料还能在线阅读。

这是本书,一本深度学习介绍书,一本脱离了高等数学的介绍书。

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内容友好

为了照顾新手,这本书内容分为两部分。

第一部分为神经网络基础,分为9个小章节,从深度学习概念介绍到神经网络,基本涵盖从入坑到简单上手的基础内容。

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△ 第一部分目录

第二部分为高级层和架构,目前有6个章节,打眼看过去,基本上是用第一部分内容进行实践,比如你可以让神经网络写出莎士比亚风格的诗,还能教他理解图像读懂画作,还能自己构建一个百科达人模型~

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△第二部分目录 | 满足你的动手欲

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那么问题来了,一直强调脱离了数学的深度学习介绍书,真的如作者所说如此亲民么?

此前,量子位介绍过国内汤晓鸥老师主编的高中AI教材《人工智能基础》,在169页的篇幅中,编者用彩图和插画试图降解中学生理解的难度,但——

仍有很多大学毕业的成年同学表示,宝宝依旧看不懂啊,里面的数学介绍是在太多了。

比如在介绍音乐分类器时,是这样的:

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但在这本牛津小哥的书中,确实有意避开了数字推理部分,比如在讲线性和非线性的内容时,画风是这样的:

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简写的数学推理部分,作者用原理描述来代替。

不过,量子位也发现了这个预印本中的一些“bug”。在部分内容后,会有一些乱码。

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比如在这张神经网络结构示意图下面有几段颜色偏浅的描述,一番搜索后量子位发现,它真的是乱码而非某个小语种。

再仔细探索得知,学习这些部分就是要收费的了,售价39.99美元。在国内可能价格偏高,在一本教材就动辄几百美元的米国,还算亲民吧。

相关资料

此版本目前还属于预印本,最后一个章节还未更完。不久之后会有实体书和PDF版出来。

在线阅读地址:

manning.com/books/grokk

iPython配套笔记地址:

github.com/iamtrask/Gro

论坛:

forums.manning.com/foru

对了,这本书目前还没有中文译本。在量子位后台,有一位读者曾这样留言:

“多年来,横亘在我和深度学习之间最大的鸿沟不是数学,而是英语啊。”

 

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