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关 于 本 书 通过《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》，我们希望将深度学习的基础概率原理介绍给更广泛的读者。实质上，在深度学习中，几乎所有的神经网络都是概率模型。 这其中有两个强大的概率原理，它们分别是似然和贝叶斯。其中似然支配着所有传统的深度学习方法。将网络理解为采用似然原理训练得到的概率模型，可以帮助提高网络性能，就像谷歌从WaveNet提升到WaveNet 时所做的那样，也可以用来生成令人惊叹的应用程序，就像OpenAI在Glow(Glow是一个生成逼真人脸图像的强大网络)中所做的那样。当网络需要表达“我不确定”时，贝叶斯方法就会发挥作用。奇怪的是，传统的神经网络无法做到这一点。《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》的副标题是“使用Python、Keras和TensorFlow Probability”，它反映了这样一个事实：你应该亲自动手编写一些代码。 《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》读者对象 《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》是为那些想要了解深度学习的基本概率原理的人编写的。理想情况下，你好具有一些深度学习或机器学习方面的基础，不会抵触少许的数学和Python代码。我们不会省去必要的数学推导，同时在代码中也会包含示例。我们相信将数学与代码相结合，更能加深你的理解。 《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》的组织方式：路线图 《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》分为三部分，共8章。第Ⅰ部分解释传统的深度学习(DL)架构以及如何训练神经网络。 l 第1章——奠定基础，引入概率深度学习。 l 第2章——讨论网络结构，介绍全连接神经网络(fcNN)，这是一种通用网络，还有卷积神经网络(CNN)，这是图像处理的理想选择。 l 第3章——展示了神经网络如何设法拟合数百万个参数。为了便于理解，我们在简单的线性回归网络上展示梯度下降和反向传播。 第Ⅱ部分重点讨论概率神经网络模型。与第Ⅲ部分相反，我们专注于似然方法，它们是所有传统深度学习的背后基础。 l 第4章——探讨似然原理，它是机器学习和深度学习的背后基础。该章中将此原理应用于分类和简单回归问题。 l 第5章——介绍TFP概率编程工具箱，一个构建深度概率模型的框架。我们将其用于稍微复杂的回归问题，如计数数据预测问题。 l 第6章——更复杂的回归模型处理。后，解释如何使用概率模型来掌握复杂分布，比如人脸图像描述。 第Ⅲ部分介绍贝叶斯神经网络。贝叶斯神经网络可对不确定性进行处理。 l 第7章——激发贝叶斯深度学习需求，解释其基本原理。通过线性回归简单示例解释贝叶斯原理。 l 第8章——说明如何构建贝叶斯神经网络。该章讨论两种方法，分别是蒙特卡罗(MC)dropout和变分推理。 如果你具有深度学习方面的经验，可以跳过第Ⅰ部分。此外，第Ⅱ部分的第6章，从第6.3节开始介绍标准化流。这些内容与第Ⅲ部分的相关性不大，对于理解第Ⅲ部分来说，不必阅读此部分内容。第6.3.5节中的数学运算较为繁杂，所以如果不擅长数学运算，可以跳过它。第8.2.1和8.2.2节也存在同样的情况。 关于代码 《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》包含许多源代码示例，它们主要以代码的形式单独出现或以代码加注释的形式共同出现。但无论哪种情况，源代码都以等宽体字体格式显示，以与普通文本进行区分。 代码示例以Jupyter notebooks文件的形式给出。这些notebooks文件包括附加的注释，大多数文件还包括一些应该完成的小练习，以便更好地理解《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》中介绍的概念。你可以在GitHub网站https://github.com/ tensorchiefs/dl_book/目录中找到所有相关代码；也可以直接访问网站目录https://tensorchiefs.github.io/dl_book/，在其中找到所有notebooks文件的链接；或扫描《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》封底的二维码，下载所有notebooks文件。notebooks文件按章节进行编号，例如nb_ch08_02指的是第8章中的第2个notebook文件。 除了nb_06_05，《概率深度学习：使用 Python、Keras和 TensorFlow Probability》中的所有示例均使用TensorFlow v2.1和TensorFlow Probability v0.8进行调试。描述计算图的notebook文件nb_ch03_03和nb_ch03_04在TensorFlow v1中更容易理解。对于这些notebooks文件，都提供了两个TensorFlow版本。由于nb_06_05文件中所需权重仅能由TensorFlow v1版本提供，因此nb_06_05仅适用于TensorFlow v1。 你可以在Google的Colab中或本地直接执行这些notebooks文件。Colab很方便，不必安装，可以直接使用浏览器运行。只需要单击一个链接，便可以在云中调试运行相关代码。强烈建议你选择这种方式调试代码。 TensorFlow仍处于快速发展中，对于几年后新的TensorFlow版本，我们无法保证现在提供的代码还能运行。为此，我们提供了一个Docker容器，请参见网站https://github.com oduerr/dl_book_docker/。可以使用它来执行除了nb_06_05，以及TensorFlow1.0版本的nb_ch03_03和nb_ch03_04的所有notebooks文件。如果想在本地执行notebooks文件，则此Docker容器是选择。

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