粉丝福利：《模型背后的数学原理�...

来源：市场资讯

（来源：计算机视觉研究院）

Part.1

源自名校课程，国内外大咖联合力荐

本书的创作雏形源自2021年澳大利亚数学科学研究所的暑期学校课程。麦考瑞大学数学与计算统计学教授贝努瓦·利凯（Benoit Liquet）、新南威尔士大学数学与统计学院学术研究员及教育工作者萨拉特·莫卡（Sarat Moka）、昆士兰大学数学与物理学院副教授尤尼·纳扎拉西（Yoni Nazarathy）等三位资深作者，为澳洲各地60名学员开展了28课时的深度学习专项课程。

他们将反复打磨、迭代优化的课程讲义，最终整合凝练为这本体系完备、逻辑缜密的专业教材。

▲从左到右依次为 Benoit Liquet 、Sarat Moka、Yoni Nazarathy

依托优质的创作基底，本书被纳入麦考瑞大学官方研究成果并获院校官方推荐，在亚马逊平台斩获满分5.0的超高评分。

自草稿版本流出后，本书收获全球行业大咖的高度认可。Meta 前AI工程师、坐拥285.8k粉丝的资深技术博主Elvis直言推荐：“如果你热衷于学习深度学习数学，这本书值得一读。”

《LLMOps》作者Abi Aryan更是盛赞：“《深度学习的数学工程》无疑是我很长时间以来读过的最好的机器学习书籍之一。”

此外，日本数学家千原浩之、加州大学伯克利分校科学家Mike Tamir、印度理工学院德里分校教授等国际顶尖学者，以及Hacker News专业技术社区均公开推荐本书。

国内口碑同样亮眼，清华大数据软件团队、知乎头部科技账号“机器之心”“深度学习与NLP”，以及北京邮电大学陈光教授（微博大V“@爱可可-爱生活”）纷纷发文好评。

这本书为何能跨越国界、打通学术与工业圈层收获广泛认同？答案就藏在书名的数学工程中——以工程视角拆解深度学习数学底层逻辑，精准贴合行业学习需求。

Part.2

跳出同质化，开辟深度学习第四条学习路径

市面上深度学习书籍大致可分为三类：

实战派：侧重讲解如何用TensorFlow、PyTorch搭建模型，数学内容多被压缩或放在附录中；

历史派：详细梳理神经网络从感知机到Transformer的演进脉络；

理论派：堆砌定理与证明，却未对该领域的专业术语加以辨析，往往与实际工程脱节。

《深度学习的数学工程》既非调包手册，也不是纯理论论文集，而是走出了全然不同的第四条道路：聚焦构成深度学习领域的基本数学结构和前沿知识，并用“工程”视角将这些结构有机组织起来。

全书使用简洁统一的数学符号，从基础的微积分、线性代数、概率论出发，逐步构建前馈网络、卷积网络、循环网络、注意力机制、Transformer、生成模型、强化学习直至图神经网络的全部核心模块。

本书专注拆解深度学习模型、算法背后的数理逻辑，既不删减核心数学原理，也不脱离工程实操场景。这种写法对读者十分友好：只要具备本科一年级水平的数学基础，就能跟随本书的节奏稳步前进，入门门槛友好。

同时，内容深度十足，每一个激活函数的选择、每一种优化器的设计、每一个正则化技巧的背后，都有对应的数学原理作为支撑。书中详细剖析了背后的的底层数学逻辑，每章末尾还附有注释与参考文献。

译者王斌在序言中坦言：

“数学公式并非障碍，而是最精确、最简洁的表达方式。正如罗素所说：‘数学，正确地看，不仅拥有真，而且拥有至高无上的美。’每一个公式背后，都隐藏着思想的结晶和逻辑的美感。”

Part.3

逐步构建，搭建完整深度学习知识体系

全书共8章，采用“逐步构建”的方式，每一章都以前一章的概念为基础，逐渐增加深度和广度。这种结构非常适合系统性学习，而非碎片化的查漏补缺。

第1章奠定数学与技术的双重基础，明确定义深度学习的核心要素与全书使用的数学符号。

第2章讲解机器学习通用原理，包括数据处理、监督/无监督学习、线性模型、迭代优化、泛化与正则化，这是通往深度学习的必经门户。

第3章从统计学和深度学习的双重视角剖析logistic回归模型，并自然扩展到softmax与浅层自编码器。

第4章是优化算法的精华：梯度下降、Adam、自动微分，以及一阶与二阶方法的全景概览。

第5章进入前馈深度神经网络的核心：表达能力、激活函数、反向传播算法，以及训练中的关键技术。

第6章解析卷积神经网络的数学原理与架构，并介绍经典模型及计算机视觉任务。

第7章聚焦序列模型、注意力机制及Transformer的结构与应用，这正是驱动当今大语言模型的核心技术。

第8章涵盖生成模型、强化学习与图神经网络，展示了深度学习的多样化应用方向。

从目录和每章导览可见，本书不是简单的深度学习入门读物，而是一部从数学角度贯穿整个现代深度学习体系的完整地图。无论是初入该领域的学生，还是有一定经验的工程师，都能从中找到知识盲区并进行系统性补全。

Part.4

不止是一本书，提供丰富配套资源

除优质正文外，本书还配套完善的学习资源，读者可登录官方网站 （https://deeplearningmath.org）免费获取全套资料：

全书彩图（便于理解复杂的网络结构）；

课程视频（来自澳大利亚数学科学研究所暑期学校的28小时授课实录）；

教学PPT；

练习题与案例；

源代码实现。

本书不仅是一本纸质读物，更是一套完整的深度学习数学课程体系。读者可以根据自身节奏，一边阅读公式推导，一边观看视频讲解，再通过编程练习加以巩固。这种三位一体的学习体验，在同类书籍中极为罕见。

Part.5

行业大咖执笔翻译，兼具专业性与可读性

优质原著搭配金牌译者，进一步提升阅读价值。本书译者王斌，现任小米集团AI实验室主任、自然语言处理首席科学家，同时担任中国科学院大学客座博士生导师。

深耕AI行业二十余年的他，亲身见证了人工智能从符号主义到连接主义、从专家系统到深度学习的行业变革，深刻明晰数学对AI技术发展的支撑作用。

在译者前言中，王斌强调：大模型时代下，模型可解释性是行业亟待突破的难题，而数学就是破解AI黑箱的核心工具，概率论、信息论、线性代数等数学知识，能够帮助从业者刻画模型行为、明晰决策边界。

王斌写道：“数学与AI，早已成为我生命中密不可分的两个关键词。”他特别强调，在大模型技术蓬勃发展的今天，“仅仅停留在‘会用’的层面是远远不够的。真正推动技术向前发展的，是那些能够理解其背后原理、掌握其数学本质的人。”

王斌的翻译既保证了术语准确与行文流畅，更注入了对数学与AI关系的深刻洞见。这使得中文版读起来没有丝毫翻译腔，既保留了作者的严谨性，又饱含译者的热忱。

《深度学习的数学工程：模型背后的数学原理》以纯粹、专业、严谨的视角，拆解AI底层逻辑，用精准的数学公式诠释模型本质，打破AI黑箱壁垒。

对于想深耕AI领域、夯实技术根基、突破职业瓶颈的读者而言，这本未发先火、全网力荐的数理经典，无疑是不可错过的优质读物！