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簡介：

自從2012年以來，最近的技術史上最重大的事件也許就是神經網絡爆炸了。標記數據集的增長，計算能力的提高以及算法的創新齊頭并進。從那時起，深度神經網絡使以前無法實現的任務得以實現，并提高了任務的準確性，使它們超出了學術研究范圍，并進入了語音識別，圖像標記，生成模型和推薦系統等領域的實際應用。在這種背景下，Google Brain的團隊開始開發TensorFlow.js。該項目開始時，許多人認為“ JavaScript深度學習”是一種新穎事物，對于某些用例來說并不能當真。盡管Python已經有了一些完善的，功能強大的深度學習框架，但JavaScript機器學習的前景仍然是零散的和不完整的。在當時可用的少數JavaScript庫中，大多數僅支持以其他語言（通常是Python）進行預訓練的部署模型。

這本書不僅是作為如何在TensorFlow.js中編寫代碼的秘訣，而且還是以JavaScript和Web開發人員的母語為基礎的機器學習基礎入門課程。深度學習領域是一個快速發展的領域。我們相信，無需正式的數學處理就可以對機器學習有深入的了解，而這種了解將使您能夠在技術的未來發展中保持最新。有了這本書，您就成為成為成長中的JavaScript機器學習從業人員社區的第一步，他們已經在JavaScript和深度學習之間的交匯處帶來了許多有影響力的應用程序。我們衷心希望本書能激發您在這一領域的創造力和獨創性。

目錄：

內容簡介：

本書分為四個部分。第一部分僅由第一章組成，向您介紹了人工智能，機器學習和深度學習的概況，以及在JavaScript中實踐深度學習為何有意義。第二部分是對深度學習中最基礎和最常遇到的概念的簡要介紹。本書的第三部分系統地為希望建立對更前沿技術的理解的用戶，提供了深度學習的高級主題，重點是ML系統的特定挑戰領域以及與之配合使用的TensorFlow.js工具。

書名： Deep Learning for Search

簡介：

深度學習搜索是一本實用的書，關于如何使用(深度)神經網絡來幫助建立有效的搜索引擎。這本書研究了一個搜索引擎的幾個組成部分，提供了關于它們如何工作的見解以及如何在每個環境中使用神經網絡的指導。重點介紹了基于實例的實用搜索和深度學習技術，其中大部分都有代碼。同時，在適當的地方提供相關研究論文的參考資料，以鼓勵閱讀更多的書籍，加深對特定主題的知識。

讀完這本書，將對搜索引擎的主要挑戰有所理解，它們是如何被普遍解決的以及深度學習可以做些什么來幫助。并且將對幾種不同的深度學習技術以及它們在搜索環境中的適用范圍有一個理解，將很好地了解Lucene和Deeplearning4j庫。

這本書主要分為3個部分：

• 第1部分介紹了搜索、機器學習和深度學習的基本概念。第一章介紹了應用深度學習技術來搜索問題的原理，涉及了信息檢索中最常見的方法。第2章給出了如何使用神經網絡模型從數據中生成同義詞來提高搜索引擎效率的第一個例子。

• 第2部分討論了可以通過深度神經網絡更好地解決的常見搜索引擎任務。第3章介紹了使用遞歸神經網絡來生成用戶輸入的查詢。第四章在深度神經網絡的幫助下，在用戶輸入查詢時提供更好的建議。第5章重點介紹了排序模型:尤其是如何使用詞嵌入提供更相關的搜索結果。第6章討論了文檔嵌入在排序函數和內容重新編碼上下文中的使用。

• 第3部分將介紹更復雜的場景，如深度學習機器翻譯和圖像搜索。第7章通過基于神經網絡的方法為你的搜索引擎提供多語言能力來指導你。第8章討論了基于內容的圖像集合的搜索，并使用了深度學習模型。第9章討論了與生產相關的主題，如微調深度學習模型和處理不斷輸入的數據流。

作者簡介：

Tommaso Teofili是一名軟件工程師，他對開源機器學習充滿熱情。作為Apache軟件基金會的成員，他為許多開放源碼項目做出了貢獻，從信息檢索到自然語言處理和機器翻譯等主題。他目前在Adobe工作，開發搜索和索引基礎結構組件，并研究自然語言處理、信息檢索和深度學習等領域。他曾在各種會議上發表過搜索和機器學習方面的演講，包括BerlinBuzzwords、計算科學國際會議、ApacheCon、EclipseCon等。