深度学习:21天实战Caffe
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推荐序三

让机器具有人类的智能是科学家们从计算机诞生开始就一直在努力的方向,但是由于选择了基于规则的算法,效果一直得不到大的提升,论文中经常以效果比乱猜好作为结论。卷积神经网络的发明者Geoffrey Hinton在20世纪70年代就已经提出了今天的深度学习理论,但是限于当时的计算能力,一直不被人重视。21世纪以来,随着NVIDIA GPU的广泛应用,人工神经网络发挥了它应有的价值,成为今天人工智能的代表性成就,Hinton也被尊称为鼻祖。

当GPU在深度学习领域大范围使用时,研究人员遇到了一个重大的问题——要写大量的复杂的神经网络代码,这带来了巨大的困难。在这个历史性的关键时刻,贾扬清同学开发的Caffe适时地出现了,Caffe让只要会C++编程的人员就可以编写深度学习代码,一下子就降低了深度学习的门槛。随后Caffe得到了广泛使用,并且获得了社区的广泛支持,也得到了NVIDIA的大力支持,获得了充足的发展,几乎可以说不知道Caffe就不能说会深度学习。

Caffe把深度学习的门槛降低了很多,但是实际上依旧需要了解大量的代码细节才能对其进行修改,而深度学习又是一个计算密集的应用,如何写出高效的代码也非常重要。卜居做过许多有关Caffe的工作,包括优化卷积算法,非常了解Caffe框架的各个细节,他编写的《深度学习:21天实战Caffe》一书非常详细、专业。

卜居用人类的恋爱过程来比喻深度学习的学习过程,从初识、热恋到升华,很让人称道。在初识阶段,从深度学习的概念、历史开始,介绍深度学习和基本理论与传统机器学习算法的不同,也包含了业界对深度学习的反思。在热恋阶段,在具体实操方面,从Caffe的安装开始介绍,到具体运行minst数据集;从Caffe的目录结构、不同层(功能)和数据抽象的实现细节,到如何求解一个深度学习模型,卜居都一一精确地解读。在升华阶段,卜居详细地解说了Caffe支持的NVIDIA GPU加速工具CUDA和cuDNN,然后介绍了Caffe可视化方法,以及如何在生产环境中部署训练好的Caffe模型。

本书虽然以21天起名,但是其真实内容是需要读者每天24小时学习才能够完全掌握的,相信读者会一天24小时手不释卷。

我郑重地向大家推荐此书。

风辰

并行计算领域专家,深度学习平台架构师