AI 书单|2018 深度学习进阶书单

  • 王天一

2018 年 3 月 2 日

话题:深度学习AI

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由于深度学习是近五年才流行起来的概念,参考资料因而屈指可数。要推荐深度学习的参考书,就不得不提炙手可热的 Deep Learning,中译本名为《深度学习》。这本由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的大部头是迄今为止唯一一部关于深度学习的专著,号称“深度学习圣经”。几位作者都是人工智能领域响当当的人物,这让本书的质量得以保证。内容上,本书既覆盖了深度学习中的共性问题,也介绍了常见的技术和未来的研究方向,广度是足够的。

这本书的问题,我认为在于过于琐碎。但这并非是作者水平问题,而是因为深度学习本身还没有形成完整的理论框架,于是阅读本书时难免会有“天上一脚,地下一脚”的感觉,章节之间难觅较强的关联性。这个角度看,这本书更像是把所有菜一股脑扔到锅里炖出来的杂菜汤,反而缺少了调理的过程。另外,前后章节的深度跨度也比较大,阅读体验就像从马里亚纳海沟一下子跳上珠穆朗玛峰。

近期有一本新出的关于深度学习的中文书,名叫《人工智能中的深度结构学习》。它实际上就是 Yoshua Bengio 与 2009 年发表的综述性论文 Learning Deep Architectures for AI 的翻译版。和前面那本大书相比,Bengio 这篇论文的架构更加明晰,至少能把深度学习这个事儿的来龙去脉讲清楚。此外,由于成文时间较早,Bengio 的论文也没有太广的覆盖面,而是集中火力介绍了一些早期的基本模型。对于入门者来说,这篇论文是不错的阅读选择。

另一篇值得推荐的综述文章是微软研究院的 Li Deng 和 Dong Yu 合撰的 Deep Learning: Methods and Applications,成文于 2014 年。正所谓文如其名,本文前几个章节介绍深度学习的常用方法,后几个章节介绍深度学习在语音处理、信息检索这些领域中的应用,条分缕析,娓娓道来。由于像微软这样的企业主要从事的是将理论落地的工作,因而本文关于应用的论述是颇有价值的。

除了以上的著作外,著名的计算机图书出版商 O'Reilly 也出版了一系列名字里面包含 Deep Learning 的图书。但这些书的关注点都在于实际应用,也就是深度网络的实现,因而内容也侧重于开发平台、开源库以及工具集的使用这样的内容。可能是出于完整性的考虑,这些书中也着实花了笔墨来介绍相关原理,这就让它们看起来不伦不类了。

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