不懂高數，所以我用這本書入門深度學習

銅靈 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

惱人的數學始終是橫在深度學習前的一座從未跨越的大山。

對一部人來說，往往在山腳下鑽研數日後，就解鎖了「從入門到放棄」的新成就。

牛津大學的在讀博士Andrew W. Trask也覺得數學不是入坑的最好工具。於是，他編寫了一本深度學習入門書Grokking Deep Learning，翻譯過來是《對機器學習心領神會》。

沒錯，它最大的優勢就是：簡單易懂、新手友好和高數絕緣。此外，這325頁的資料還能在線閱讀。

這是本書，一本深度學習介紹書，一本脫離了高等數學的介紹書。

內容友好

為了照顧新手，這本書內容分為兩部分。

第一部分為神經網路基礎，分為9個小章節，從深度學習概念介紹到神經網路，基本涵蓋從入坑到簡單上手的基礎內容。

第一部分目錄

第二部分為高級層和架構，目前有6個章節，打眼看過去，基本上是用第一部分內容進行實踐，比如你可以讓神經網路寫出莎士比亞風格的詩，還能教他理解圖像讀懂畫作，還能自己構建一個百科達人模型~

第二部分目錄 | 滿足你的動手欲

開始測評

那麼問題來了，一直強調脫離了數學的深度學習介紹書，真的如作者所說如此親民么？

此前，量子位介紹過國內湯曉鷗老師主編的高中AI教材《人工智慧基礎》，在169頁的篇幅中，編者用彩圖和插畫試圖降解中學生理解的難度，但——

仍有很多大學畢業的成年同學表示，寶寶依舊看不懂啊，裡面的數學介紹是在太多了。

比如，在介紹音樂風格分類時，畫風是這樣的：

但在這本牛津小哥的書中，確實有意避開了數字推理部分，比如在講線性和非線性的內容時，畫風是這樣的：

簡寫的數學推理部分，作者用原理描述來代替。

不過，量子位也發現了這個預印本中的一些「bug」。在部分內容後，會有一些亂碼。

比如在這張神經網路結構示意圖下面有幾段顏色偏淺的描述，一番搜索後量子位發現，它真的是亂碼而非某個小語種。

再仔細探索得知，學習這些部分就是要收費的了，售價39.99美元。在國內可能價格偏高，在一本教材就動輒幾百美元的米國，還算親民吧。

相關資料

此版本目前還屬於預印本，最後一個章節還未更完。不久之後會有實體書和PDF版出來。

在線閱讀地址：

https://www.manning.com/books/grokking-deep-learning?a_aid=grokkingdl&a_bid=32715258

iPython配套筆記地址：

https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning

論壇：

https://forums.manning.com/forums/grokking-deep-learning

對了，這本書目前還沒有中文譯本。在量子位後台，有一位讀者曾這樣留言：

「多年來，橫亘在我和深度學習之間最大的鴻溝不是數學，而是英語啊。」

作者系網易新聞·網易號「各有態度」簽約作者

—完—

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