深度学习入门神作再续:鱼书系列第五部聚焦生成模型

深度学习入门“鱼书”系列第五部《生成模型》来袭!从理论到实践,助你轻松掌握VAE、DDPM等前沿技术。

原文标题:豆瓣9.5,深度学习入门神作,“鱼书”系列第 5 部生成模型来了!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

备受期待的“鱼书”系列第五部《深度学习入门 5:生成模型》正式发布。该系列以其通俗易懂的讲解方式著称,深受读者喜爱,前四部豆瓣评分均在9.0以上。第五部聚焦热门且复杂的生成模型,从正态分布、最大似然估计到VAE、DDPM,逐步构建生成模型的理论基础。书中采用生活化的例子解释复杂概念,并提供可运行的代码示例,帮助读者深入理解技术本质。本书适合不同阶段的学习者,既可以跳过数学推导直接上手实践,也可以深入研究理论,将其作为理解Stable Diffusion和大型模型的“数学地图”。

怜星夜思:

1、鱼书系列一直以“好懂”著称,你觉得对于深度学习这种需要一定数学基础的领域,“好懂”和“深入”之间应该如何平衡?
2、书中提到可以用男女身高差异来解释双峰分布,这种将抽象概念与生活实例结合的方式,你觉得在学习技术时有多重要?你还有哪些印象深刻的例子?
3、如果你已经有了一定的深度学习基础,你会如何利用这本书来提升自己?是选择实践派路线还是理论派路线?为什么?

原文内容

在深度学习圈,“鱼书”系列一直是个传奇般的存在——前四部豆瓣评分均在 9.0 以上,中文版狂卖 19 万册,因其内容出奇的好懂,被无数读者称为深度学习入门神作。

作为真正意义上的深度学习入门书,它也得到了超多读者的推荐,日本读者对这个系列给出的评价是:“出奇的好懂,连文科生都能看懂 ”。
而网络上在有关 “鱼书系列值得读吗?” 的问答下,最高赞的回答就四个字:“买!就!完!了!”
要知道,把深奥难懂的技术讲清楚,本来就是一件不容易的事。而“鱼书”的厉害之处,就是能把这些原本让人头秃的知识,讲得像聊天一样轻松。
而现在,读者翘首以盼的“鱼书”系列第 5 部《深度学习入门 5:生成模型》,终于来啦!

为什么读者都在催更这本书

这本书在日亚一上线,读者群立马炸锅:“图灵有版权吗?”“中文版什么时候出?!”“这本什么时候能补全我的鱼书套装?”

这场堪比追更番剧的催更热潮背后,是读者对完整知识体系的执着追求。

第 5 部依旧延续了这一系列一贯的高水准,聚焦的是当前最热门、也最复杂的主题之一:生成模型。

从正态分布、最大似然估计,到 VAE、DDPM,一步步搭起生成模型的理论基座,对那些想真正吃透这门技术的人来说,它不是一本普通的参考书,更像是下一关的通关秘籍。

第 5 部讲了哪些内容

全书以连贯故事形式,通过 10 个步骤,依次讲解与生成模型相关的重要技术,比如正态分布、最大似然估计、多维正态分布、高斯混合模型、EM 算法、神经网络、变分自动编码器,最后用 3 个步骤剖析扩散模型的理论、实现与应用。

从最生活化的例子切入——比如用男女身高差异来解释双峰分布,用猜谜游戏来类比 EM 算法。这种接地气的讲解方式,让复杂的技术概念变得触手可及。

更难得的是,在保证易懂性的同时,第 5 部丝毫没有降低技术深度。从正态分布到扩散模型,10 个精心设计的实践环节,带你完整走完生成模型的技术演进之路。不少读者反馈,跟着书中的代码实现完简化版 Stable Diffusion 后,再看那些 AI 绘画工具,感觉完全不一样了。

数学不好能看吗?

有些数学不好的小伙伴会担心是否能看懂。可以说完全不用担心,在书中作者没有回避数学公式推导,还贴心地为每个复杂公式准备了理解优先的注释。强调理论基础,但所有概念都有对应的可运行代码。正如一位读者所说:“终于遇到一本不说这里很复杂,只要记住就行的书了。”

两种阅读路线

不同阶段的学习者,可以选择适合自己的学习路线:

实践派路线

  • 跳过矩阵微分等推导,直接上手 PyTorch 实现

  • 重点玩转后半本的图像生成项目

理论派路线

  • 沿着最大似然估计→ELBO→潜变量模型的逻辑链

  • 把本书看作理解 Stable Diffusion 和大模型的“数学地图 ”

怎么说呢,读完这本书确实不能保证让你立刻成为 AI 专家,但它会给你两样更珍贵的东西,一是看清生成模型的技术本质,二是作者把所有的代码都设计成模块化,让你拥有想改就改的掌控感。

等了这么久,生成模型这一块拼图,终于被“鱼书 5”补上了。它不是普通的工具书,是给认认真真学 AI 的读者们的一份回信。

所以,别犹豫——买!就!完!了!

作者简介

斋藤康毅,AI 技术专家,东京大学硕士。目前在日本知名物联网 AI 公司 Preferred Networks 从事 AI 研发工作。主要著作包括“鱼书”系列《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》《深度学习进阶:自然语言处理》《深度学习入门 2:自制框架》《深度学习入门 4:强化学习》等。曾获得 2017 年和 2019 年日本 IT 工程师图书大奖。

图示清晰

原版读者好评

新书实拍

终于集齐五本“鱼书”了!
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太重要了!抽象概念如果跟生活脱节,那就很难理解。用男女身高差异解释双峰分布,一下子就把这个概念变得很直观。我学编程的时候,老师用“工厂流水线”来比喻程序执行流程,也让我印象深刻。这种类比能帮助我们快速建立心智模型,更容易掌握新知识,我最近在学量化交易,感觉和现实生活中的投资有很多相似之处,理解起来也快了不少。

我会选择实践派路线。直接上手PyTorch实现,先跑起来再说。毕竟生成模型最终还是要应用到实际场景中。理论很重要,但实践才能检验真理。我相信在实践的过程中,我会遇到各种各样的问题,这些问题反过来会促使我更深入地学习理论知识。

我肯定选理论派路线!我之前做项目的时候,经常是照着别人的代码改,改完之后也不知道原理是什么。现在想补一下理论基础,把底层逻辑搞清楚,这样才能真正掌握技术。这本书正好可以当作我的“数学地图”,帮我理解Stable Diffusion和大型模型的原理。

我觉得这种方式有利有弊。好处是能降低学习门槛,坏处是容易产生误导。毕竟生活实例只是对概念的一种简化,不能完全等同于技术原理。比如,用“水管”来比喻电路,虽然形象,但水流和电流的本质区别很大。所以,在学习时既要借助生活实例,也要时刻提醒自己,它们只是辅助理解的工具。

这种讲解方法我爱了!之前看Transformer,各种attention机制把我绕晕了,后来看到有人用“翻译”来比喻,一下子就明白了。感觉学习技术就像玩游戏,需要不断地探索和发现。而这些生活化的例子,就像游戏里的“新手引导”,能帮助我们更快地上手。

“好懂”和“深入”就像鱼和熊掌,不可兼得?我觉得不然。关键在于教学方式。好的教学,应该能用形象的比喻、生动的例子,把抽象的理论变得具体可感,再逐步引导读者深入思考。鱼书系列在这方面做得很好,它不是简单地告诉你“怎么做”,而是告诉你“为什么这样做”,让你知其然,更知其所以然。

我倒是觉得“好懂”不应该以牺牲“深入”为代价。很多时候,为了“好懂”而过度简化,反而会让读者对技术的理解停留在表面。真正的“好懂”,应该是用更清晰、更直白的方式解释复杂的概念,而不是回避它们。个人感觉鱼书系列做得不错,既有入门的友好性,又有一定的深度,适合不同层次的读者。

我觉得可以结合一下。先走一遍实践派路线,把代码跑起来,对整个流程有个大致的了解。然后,再回过头来研究理论,重点关注自己不理解的地方。这样学习效率更高,也更有针对性。就像玩游戏一样,先通关一遍,再研究攻略,才能更好地理解游戏的机制。

好问题!我觉得“好懂”是入门的关键,能激发兴趣,降低门槛。“深入”则是进阶的必要条件,想真正掌握技术,必须理解背后的原理。鱼书系列能在两者之间找到平衡点,实属难得。入门时重点在“好懂”,先跑起来,建立信心;进阶时再回过头来啃“硬骨头”,效果会更好。