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深度學習并沒有那么可怕。直到*近，這項機器學習方法還要經(jīng)過數(shù)年的學習才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow這樣的框架后，沒有機器學習背景的軟件工程師也可以快速進入這個領域。通過本書中的技巧，你將學會解決深度學習在生成和分類文本、圖像和音樂方面的問題。

本書每章包括完成獨立項目所需的幾個技巧，如訓練一個音樂推薦系統(tǒng)。如果你陷入了困境，作者還在第2章提供了6個技巧來幫助你。本書中的例子用Python語言編寫，代碼在GitHub上以Python notebook集合的方式提供。

通過本書，你將學會：

■ 創(chuàng)建為真實用戶服務的應用

■ 使用詞嵌入計算文本的相似性

■ 基于維基百科鏈接建立電影推薦系統(tǒng)

■ 通過可視化的內(nèi)部狀態(tài)了解AI看待世界的原理

■ 建立一個為文本片段推薦表情符號的模型

■ 重用預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡構建反向圖像搜索服務

■ 比較GAN、自動編碼器和LSTM如何生成圖標

■ 檢測音樂的風格并檢索歌曲集

◆ 前言◆

譯者序

深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種層數(shù)更多、規(guī)模更大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡在處理能力上有大幅的提升。2006年，加拿大多倫多大學的教授杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）在深度信念網(wǎng)絡方面進行了卓越的工作，開辟了深度學習這個新的技術領域。目前，深度學習技術已經(jīng)成為新一代人工智能技術的研究與開發(fā)熱點，得到了全球的普遍關注，每天都有相關的報道，每年有大量的論文發(fā)表，不斷刷新著語音識別、圖像分類、商品推薦等各應用領域智能處理水平的紀錄。與此同時，深度學習模型難以解釋、參數(shù)調(diào)優(yōu)困難、參數(shù)規(guī)模大、訓練周期長等問題也困擾著研究和開發(fā)人員。

如何讓深度學習模型設計更加簡潔高效，如何處理模型參數(shù)調(diào)試中遇到的困擾和難題，如何將深度學習快速地應用到具體的業(yè)務領域，這些都是深度學習技術研究與開發(fā)者需要掌握的內(nèi)容。本書作為一本聚焦深度學習實際應用的開發(fā)指南，很好地解決了這些問題。本書的作者是一位資深的軟件工程師，有著豐富的軟件開發(fā)和調(diào)試經(jīng)驗。本書記錄了作者從實際工作中總結出來的很多開發(fā)技巧，非常適合開發(fā)實際應用的深度學習工程師閱讀和參考。

本書的第1章從深度學習相關的基本概念開始，介紹了典型的神經(jīng)網(wǎng)絡結構和各種層的設計特點，然后對深度學習中常見的數(shù)據(jù)集進行了介紹，最后對數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)集的劃分進行了細致的闡述。第2章是與深度神經(jīng)網(wǎng)絡調(diào)試相關的通用技巧，主要涉及如何解決遇到的問題，包括排查錯誤、檢查結果、選擇激活函數(shù)、正則化和Dropout、設置訓練參數(shù)等技巧。第3～15章以實際例子，介紹了深度學習在文本處理、圖像處理、音樂處理等方面的技巧，涵蓋了深度學習主要應用的領域和數(shù)據(jù)類型，內(nèi)容非常豐富。最后一章作者從實際使用的角度告訴讀者如何在生產(chǎn)系統(tǒng)中部署機器學習應用，使得本書的內(nèi)容更加貼近實際。

深度學習的技術還處在不斷迭代更新的階段，每天都有新的研究進展發(fā)布，新的開發(fā)工具開源，以及新的技術挑戰(zhàn)出現(xiàn)。本書的內(nèi)容是當前深度學習設計開發(fā)技巧的總結，需要讀者在實踐中不斷嘗試，進而提升自己的技術水平，這樣才會不斷加深對深度學習技術的理解和把握，創(chuàng)造出更加優(yōu)秀的算法、模型和應用。希望讀者朋友在深度學習的實踐中不斷總結提煉，貢獻出更多優(yōu)秀的圖書作品。

每一次翻譯工作都是一次難忘的學習之旅，我們非常珍惜這個機會。非常感謝本書的作者和機械工業(yè)出版社華章公司的編輯，是他們辛勤的工作為我們創(chuàng)造了難得的機會，讓我們能夠和廣大讀者一起走進深度學習的世界，領略新一代人工智能技術的風采。這里還要感謝公司同事和家人的大力支持，他們的鼓勵給了我們不斷前進的動力。本書翻譯過程中，我們努力表達作者的真知灼見，但因水平有限，難免有詞不達意的地方和疏漏之處，敬請讀者朋友不吝賜教。

譯者

2018年12月

譯者簡介

李君婷　國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，主要從事電力信息通信運維數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、項目管理等工作，研究興趣包括深度學習、數(shù)據(jù)科學、顛覆性創(chuàng)新等。

閆龍川　國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，主要從事電力信息通信技術研究工作，研究興趣包括深度學習、強化學習、云計算、數(shù)據(jù)中心等。

俞學豪　國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，主要從事電力信息通信技術研究與管理工作，研究興趣包括人工智能、云計算、綠色數(shù)據(jù)中心等。

高德荃　國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司，主要從事電力信息通信技術研究工作，研究興趣包括數(shù)據(jù)科學與人工智能、地理空間分析等。

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