随着人工智能的高速发展，深度学习已成为机器学习领域内最具革命性的技术之一。面对众多复杂的理论与应用，初学者和专业人士都急需一份简明且富有洞察力的入门指南。《深度学习小书》（The Little Book of Deep Learning）正是在这样的需求下诞生，为有STEM背景的读者提供了清晰、系统的学习路径。这本书自发布以来，因其独特的手机屏幕阅读格式以及创新的内容组织方式，已经被全球读者下载超过60万次，其影响力不容小觑。 《深度学习小书》由经验丰富的作者精心编写，以非商业的创意共享许可方式发布，确保广泛传播与共享知识。不同于一味追求厚重与庞杂，一般深度学习教材的冗长与晦涩，该书在保持内容深度的同时，特别强调实用性与易读性，适合在碎片化时间内快速吸收。
更新至2024年5月的1.2版本，书中内容涵盖了深度学习的基础概念、关键算法以及最新的研究进展，尤其增加了关于低资源狀態下方法的章节，如提示工程（prompt engineering）、量化（quantization）、低秩适配（low-rank adapters）和模型合并（model merging），这些内容为当前深度学习模型的高效应用提供了重要指导。 书中不仅系统讲述了深度神经网络的构建与训练过程，还详细解析了卷积神经网络（CNN）的等变性原理、注意力机制的复杂计算成本，以及递归神经网络（RNN）和其并行优化方法的差异。这使读者能够深入理解不同模型架构的优缺点，以及如何根据具体任务选择合适的结构。同时，书中也对正则化技术如2D dropout进行了图解说明，极大增强了读者对网络防止过拟合的理解。 值得关注的是，作者在新版中强调了用词的精准性，例如将“meta参数”改为更贴切的“超参数”，这显示了作者持续细化内容表述、提高专业水准的用心。此外，针对传闻中有未经授权在Amazon等平台高价销售该书内容的情况，作者通过公开声明警示学习者避免上当，同时表达了对知识产权保护的无奈与坚持。
深度学习领域的快速发展，使得持续更新书籍内容成为一项必要工作。《深度学习小书》每次修订都紧扣前沿动态，设计合理且紧凑，比如在第7章新增了“从人类反馈强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback）的介绍，为人工智能的人机交互带来新视角。通过这些内容，读者不仅能够在理论上掌握核心技术，还能够洞察深度学习技术在实际应用中的发展趋势。 在日益多样化的深度学习应用场景中，低资源的方法日益突出。该书新章对提示工程的讲解，帮助读者掌握如何通过设计合适的输入提示，提升大模型在特定任务上的表现，而无需重训练整个网络。量化技术的介绍则是围绕减少模型计算与存储占用，同时保持性能，适合部署在边缘设备。
低秩适配和模型合并方法强调在不同模型间进行高效参数复用，推动模型多任务学习和迁移学习的发展。对这些新兴技术的解读，使读者紧跟时代脚步，增强深度学习技术的实战能力。 此外，书中对诸如过拟合本质的澄清，以及注意力机制的计算复杂度的解释，都体现了作者严谨的学术态度和对细节的坚持。例如指出过拟合并非仅因噪声引起，而是与训练集中的特定属性相关，这有助于读者在构建和调试模型时保持更清晰的思路。对注意力操作的二次方计算成本问题的阐述，也提升了读者对大型Transformer模型效率瓶颈的认知，为未来模型设计提供思考方向。 作为手机屏幕友好格式设计的典范，该书成功解决了传统深度学习教材通常篇幅过长、阅读体验差的痛点。
读者可以随时随地通过手机快速浏览核心知识点，在地铁、咖啡厅等碎片时间中高效学习，这在增强学习动力和保持持续进步方面有显著优势。与此同时，提供A5打印版和纸质版的选择，满足不同读者的阅读偏好，进一步扩大了书籍的受众与影响力。 综合来看，《深度学习小书》不仅是一部技术入门宝典，更是一份紧贴时代技术脉搏的实用参考手册。它通过清晰、凝练的笔触将复杂的深度学习理念转化为可操作的知识体系，是科研人员、工程师、学生和任何希望深入了解深度学习技术的人不可多得的资源。无论是学习基础结构，还是探索最新的低资源高效技术，该书都能提供权威且易于理解的指导。 未来，随着深度学习进一步融入更多行业与生活场景，《深度学习小书》在技术传承与普及上将继续发挥重要作用。
推荐所有对人工智能和深度学习感兴趣的读者都将此书纳入学习工具箱，利用其科学合理的结构和丰富内容，提升自身技能，迎接智能科技的新时代挑战。
