序

在學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)之前，很多學(xué)生可能會(huì)覺得這只不過是學(xué)習(xí)人工智能程序設(shè)計(jì)或者軟件開發(fā)的一門課程罷了。但實(shí)際上，在學(xué)習(xí)這門課程之前還需要掌握很多預(yù)備知識，例如微積分、概率和統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、軟件工程等。這是因?yàn)椋疃葘W(xué)習(xí)絕不是簡單的程序代碼的堆積，而是一種思考問題方法的改變。

最常見、最容易的思考問題的方法是基于因果關(guān)系的，有因才有果，明確了原因才能預(yù)測出結(jié)果，知道了事物的本質(zhì)才能理解事物的表象。這種思考問題的方法當(dāng)然沒有問題，但是過于簡單。因?yàn)楹芏鄷r(shí)候，人們只知道事物發(fā)生的結(jié)果，并不知道其原因；能夠看到表象，卻很難深刻理解事物背后的本質(zhì)。

深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是梯度下降法和反向傳播原理。兩者的本質(zhì)就是在已知函數(shù)y＝f（x）的情況下，根據(jù)導(dǎo)數(shù)計(jì)算出一個(gè)特定的y值（例如0）所對應(yīng)的x的解。如果說因果推理是根據(jù)x求y，那么梯度下降法就是根據(jù)y求x。所以后者是前者的逆向過程，是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，根據(jù)結(jié)果預(yù)測原因的方法之一。

管中窺豹，基于這一點(diǎn)，就能看出理論對深度學(xué)習(xí)的指導(dǎo)意義。那種以為學(xué)習(xí)程序設(shè)計(jì)就是學(xué)習(xí)語法，學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)Python語法的想法是錯(cuò)誤的。

本書就是方林博士、陳海波教授對理論聯(lián)系實(shí)際精神的一種實(shí)踐。本書有很多有趣的故事和實(shí)例，例如五猴分桃問題、二十四點(diǎn)問題、自動(dòng)求解偏導(dǎo)問題等，都被用來講解程序設(shè)計(jì)背后深刻的數(shù)學(xué)原理和計(jì)算機(jī)科學(xué)理論，由淺入深，娓娓道來，引人入勝。作者重視的是從理論聯(lián)系實(shí)際的角度提高讀者分析和解決問題的能力，而不是簡單地記住幾個(gè)編程技巧。

有些教程的編寫方法是先講理論，然后講如何在實(shí)踐中應(yīng)用理論，理論是中心，編程實(shí)踐是圍繞著理論的，有什么樣的理論，就找什么樣的實(shí)踐來驗(yàn)證這個(gè)理論。而本書則反其道而行之，先舉實(shí)例，然后說明其中要用到的數(shù)學(xué)原理和計(jì)算機(jī)理論知識，是以“用”為核心的，用到什么理論才講什么理論，不相關(guān)的理論不講或者在其他實(shí)例中講解。這種方法有助于讀者建立理論之間的相互聯(lián)系，加深對理論的理解。這也是本書涉及眾多計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的原因。

學(xué)以致用是本書的特點(diǎn)，這恰恰是現(xiàn)在很多大學(xué)生所欠缺的。他們?nèi)钡牟皇抢碚撝R，而是應(yīng)用理論知識的能力，特別是綜合運(yùn)用理論知識的能力。不少畢業(yè)生走向社會(huì)以后就幾乎再也用不到他們在大學(xué)里學(xué)到的理論知識了，這是很可惜的。而本書就試圖以眾多實(shí)例為核心，幫助他們理解如何在深度學(xué)習(xí)編程實(shí)踐中應(yīng)用眾多數(shù)學(xué)原理和計(jì)算機(jī)科學(xué)理論，例如高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、面向?qū)ο蠓椒ā⒏怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、對抗式學(xué)習(xí)等。

本書適合兩類讀者：第一類是初學(xué)者，用來學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基本原理、算法和方法，以便深刻理解深度學(xué)習(xí)背后的眾多數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)原理和思想方法；第二類是人工智能、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域科研工作者和教育工作者，或者其他對深度學(xué)習(xí)科研感興趣的人，用來研究程序設(shè)計(jì)、面向?qū)ο蠓椒ê蜕疃葘W(xué)習(xí)模型。

希望本書的出版發(fā)行能幫助各位讀者更好地學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。

中國科學(xué)院院士