豆瓣9.5，深度学习入门神作，“鱼书”系列第 5 部生成模型来了！

在深度学习圈，“鱼书”系列一直是个传奇般的存在——前四部豆瓣评分均在 9.0 以上，中文版狂卖 19 万册，因其内容出奇的好懂，被无数读者称为深度学习入门神作。

作为真正意义上的深度学习入门书，它也得到了超多读者的推荐，日本读者对这个系列给出的评价是：“出奇的好懂，连文科生都能看懂 ”。

而网络上在有关 “鱼书系列值得读吗？” 的问答下，最高赞的回答就四个字：“买！就！完！了！”。

要知道，把深奥难懂的技术讲清楚，本来就是一件不容易的事。而“鱼书”的厉害之处，就是能把这些原本让人头秃的知识，讲得像聊天一样轻松。

而现在，读者翘首以盼的“鱼书”系列第 5 部《深度学习入门 5：生成模型》，终于来啦！

为什么读者都在催更这本书

这本书在日亚一上线，读者群立马炸锅：“图灵有版权吗？”“中文版什么时候出？！”“这本什么时候能补全我的鱼书套装？”

这场堪比追更番剧的催更热潮背后，是读者对完整知识体系的执着追求。

第 5 部依旧延续了这一系列一贯的高水准，聚焦的是当前最热门、也最复杂的主题之一：生成模型。

从正态分布、最大似然估计，到 VAE、DDPM，一步步搭起生成模型的理论基座，对那些想真正吃透这门技术的人来说，它不是一本普通的参考书，更像是下一关的通关秘籍。

第 5 部讲了哪些内容

全书以连贯故事形式，通过 10 个步骤，依次讲解与生成模型相关的重要技术，比如正态分布、最大似然估计、多维正态分布、高斯混合模型、EM 算法、神经网络、变分自动编码器，最后用 3 个步骤剖析扩散模型的理论、实现与应用。

从最生活化的例子切入——比如用男女身高差异来解释双峰分布，用猜谜游戏来类比 EM 算法。这种接地气的讲解方式，让复杂的技术概念变得触手可及。

更难得的是，在保证易懂性的同时，第 5 部丝毫没有降低技术深度。从正态分布到扩散模型，10 个精心设计的实践环节，带你完整走完生成模型的技术演进之路。不少读者反馈，跟着书中的代码实现完简化版 Stable Diffusion 后，再看那些 AI 绘画工具，感觉完全不一样了。

数学不好能看吗？

有些数学不好的小伙伴会担心是否能看懂。可以说完全不用担心，在书中作者没有回避数学公式推导，还贴心地为每个复杂公式准备了理解优先的注释。强调理论基础，但所有概念都有对应的可运行代码。正如一位读者所说：“终于遇到一本不说这里很复杂，只要记住就行的书了。”

两种阅读路线

不同阶段的学习者，可以选择适合自己的学习路线：

实践派路线：

• 跳过矩阵微分等推导，直接上手 PyTorch 实现

• 重点玩转后半本的图像生成项目

理论派路线：

• 沿着最大似然估计→ELBO→潜变量模型的逻辑链

• 把本书看作理解 Stable Diffusion 和大模型的“数学地图 ”

怎么说呢，读完这本书确实不能保证让你立刻成为 AI 专家，但它会给你两样更珍贵的东西，一是看清生成模型的技术本质，二是作者把所有的代码都设计成模块化，让你拥有想改就改的掌控感。

等了这么久，生成模型这一块拼图，终于被“鱼书 5”补上了。它不是普通的工具书，是给认认真真学 AI 的读者们的一份回信。

所以，别犹豫——买！就！完！了！

作者简介

斋藤康毅，AI 技术专家，东京大学硕士。目前在日本知名物联网 AI 公司 Preferred Networks 从事 AI 研发工作。主要著作包括“鱼书”系列《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门 2：自制框架》《深度学习入门 4：强化学习》等。曾获得 2017 年和 2019 年日本 IT 工程师图书大奖。

图示清晰

原版读者好评

新书实拍

终于集齐五本“鱼书”了！

来！站好，拍一张合照📸

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