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内容简介
本书是日本技术专家巣笼悠辅（Yusuke Sugomori）为Java开发者撰写的深度学习入门读物，中文版由陈澎、王磊、陆明翻译，机械工业出版社2017年出版，属“智能系统与技术丛书”，原书为Packt出版的《Java Deep Learning Essentials》。 全书共八章。第1章回顾人工智能与机器学习的演变，说明深度学习兴起的背景与意义；第2章为深度学习打基础，介绍监督与无监督学习、支持向量机、隐马尔可夫模型、逻辑回归、多层感知器等经典算法及其训练流程；第3章讲解神经网络的复兴之路，剖析限制玻尔兹曼机、深度信念网络、去噪自编码器与栈式去噪自编码器的原理与实现；第4章聚焦不依赖预训练的深度学习方法，包括dropout与卷积神经网络的卷积、池化运算；第5章转向工程实践，介绍ND4J与DL4J的安装配置，并通过MNIST示例演示模型构建与学习率调优；第6章讨论图像识别、自然语言处理等应用热点与深度学习的现实挑战；第7章横向比较Theano、TensorFlow、Caffe等框架；第8章对人工智能的发展方向作出展望。 作者融合自身在新闻推荐等产品中的工程经验，在讲述数学原理的同时给出简洁的Java代码，力求让读者从零基础起步，逐步具备用Java解决深度学习问题的能力。全书篇幅精炼，约188页，适合作为Java工程师进入深度学习领域的第一本实战指南。
编辑推荐
市面上大多数深度学习书都以Python为主体，Java开发者在转向AI时常常面临“语言不通”的困境。这本书正是针对这一痛点而写：它不假设你懂Python，也不要求你有GPU集群，而是从机器学习的基本概念讲起，用Java代码把深度信念网络、自编码器、dropout、卷积神经网络一路实现下来，最后落到DL4J与ND4J这两个Java生态的深度学习框架上。 作者巣笼悠辅是日本人工智能创业公司MICIN的联合创始人兼CTO，也曾在东京大学担任客座讲师，做过基于机器学习的新闻推荐产品。书中不少关于调参、学习率优化、模型落地的讨论，带有产品一线的实际感受，而非单纯的理论复述。翻译上由陈澎、王磊、陆明合作完成，术语沿用国内通行译法，代码与公式保留原貌。 需要提醒的是，本书篇幅只有约188页，是“入门＋落地”的精炼读本，而非大全式手册；DL4J相关版本也停留在2017年前后。若你希望在较短时间里理解深度学习的主要算法脉络，并在Java工程中真正跑起来，这本小书足以充当一块扎实的跳板。
适合谁读
适合
- 掌握Java基础语法、想用熟悉语言进入深度学习领域的后端开发者
- 需要把模型部署进Java企业系统、关注工程落地的软件工程师
- 对神经网络原理与手写实现感兴趣、希望绕开Python生态的学习者
- 计算机相关专业学生，可作为机器学习课程的辅助实践读物
不适合
- 完全没有编程基础、也未接触过线性代数与概率论的读者，起步会较吃力
- 希望系统学习Transformer、大模型等前沿架构的读者，本书内容止于CNN与早期框架
- 只使用Python生态（PyTorch/TensorFlow）且无Java开发需求的数据科学从业者
阅读建议
- 第1至2章可快速通读以建立概念地图，把重点精力放在第3至5章的算法推导与代码实现上。
- 边读边动手：先把DL4J与ND4J环境配好，用MNIST示例跑通一个最小模型，再回头对照书中的公式理解每一层在做什么。
- 第6至7章可作为框架选型的参考资料，阅读时结合DL4J官方文档补齐书中未覆盖的版本更新与API变动。
- 若数学基础薄弱，可同步补一补矩阵运算与梯度下降，避免在第3、4章卡壳。
出版社简介
机械工业出版社
中国 · 成立于 1950 年
机械工业出版社（China Machine Press）在科技与专业出版之外，库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论，并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题；计算机领域有《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》；管理与财经类包括《管理行为（原书第4版）》《不平等的代价（珍藏版）》《这次不一样：八百年金融危机史（纪念版）》；科学哲学与科学史方面则有《世界观（原书第3版）》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限，以上仅据库内图书归纳其出版面貌。
目录
- 译者序
- 前言
- 第1章 深度学习概述（人工智能的变迁、机器学习演化与局限、人与机器的区分、人工智能与深度学习）
- 第2章 机器学习算法——为深度学习做准备（训练需求、监督与无监督学习、SVM、HMM、逻辑回归、增强学习、单层与多层感知器）
- 第3章 深度信念网络与栈式去噪自编码器（神经网络的没落与复兴、预训练、限制玻尔兹曼机、DBN、去噪自编码器、SDA）
- 第4章 dropout和卷积神经网络（无预训练的深度学习、dropout、卷积、池化、公式和实现）
- 第5章 探索Java深度学习库——DL4J、ND4J及其他（从零实现与使用框架、ND4J实现、DL4J设置与构建、CNNMnistExample/LenetMnistExample、学习速率的优化）
- 第6章 实践应用——递归神经网络等（图像识别、自然语言处理、深度学习面临的挑战、提升模型表现的方法）
- 第7章 其他重要的深度学习库（Theano、TensorFlow、Caffe）
- 第8章 未来展望（行业动态、下一步展望、学习资源）
常见问题
这本书的英文原版是哪一本？
原书为Packt Publishing出版的《Java Deep Learning Essentials》，作者巣笼悠辅，本书经授权由机械工业出版社引进，陈澎、王磊、陆明翻译，2017年7月出版。
零Java基础能读吗？
不太建议。书中代码以Java编写，默认读者熟悉类、接口与构建工具；完全没有Java基础的话，建议先补语法与Maven/Gradle构建流程，再回来阅读第5章的DL4J示例。
书中使用的DL4J版本现在还能用吗？
本书成书于2017年，DL4J与ND4J的API此后有较大变化。学习算法思路与代码结构仍有效，但实际动手时请以DL4J官方最新文档为准，注意依赖版本与示例代码的差异。
这本书讲了大模型或Transformer吗？
没有。本书内容涵盖DBN、自编码器、dropout、CNN，以及Theano、TensorFlow、Caffe等早期框架的横向介绍，属深度学习经典算法阶段，不涉及Transformer与当代大语言模型。
读者评论
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