前言

本書從深度學(xué)習(xí)的歷史和數(shù)學(xué)知識(shí)出發(fā)，系統(tǒng)性地介紹了深度學(xué)習(xí)的原理、關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用。其中，重點(diǎn)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等業(yè)界流行的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架和知名的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)產(chǎn)品，旨在幫助讀者更直觀地體驗(yàn)到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的革新與精妙之處。本書共包括12章，主要內(nèi)容如下：

第1章，主要介紹深度學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類及歷史淵源。

第2章，介紹理解深度學(xué)習(xí)所需的基本數(shù)據(jù)概念，包括線性代數(shù)、微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)的數(shù)據(jù)知識(shí)。

第3章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和訓(xùn)練學(xué)習(xí)的算法。

第4～8章分別介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和應(yīng)用案例。

第9章，介紹深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)過(guò)程中的注意事項(xiàng)和應(yīng)用技巧。

第10章，介紹當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架（如TensorFlow和Caffe）的原理和應(yīng)用。

第11章，介紹自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和幾類知名平臺(tái)的產(chǎn)品使用。

第12章，在回顧當(dāng)前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀的同時(shí)，展望了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用前景和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

本書由周中元、黃穎、張誠(chéng)、周新著，力求將深度學(xué)習(xí)的概念和原理講細(xì)講透，對(duì)書中的每個(gè)公式都有詳細(xì)的推導(dǎo)過(guò)程，語(yǔ)言通俗易懂，又不失嚴(yán)謹(jǐn)，并輔以大量圖形說(shuō)明，書中的應(yīng)用實(shí)例都經(jīng)過(guò)實(shí)際驗(yàn)證，適合各類讀者閱讀和參考。在閱讀本書時(shí)，建議采用通讀和精讀相結(jié)合的學(xué)習(xí)方法：第一遍通讀全書時(shí)，以厘清基本概念，初步掌握深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用場(chǎng)景為主；第二遍可針對(duì)書中介紹的算法公式加深理解，細(xì)究其推導(dǎo)過(guò)程，并選擇感興趣的例子去進(jìn)一步實(shí)踐。

由于編者時(shí)間有限，書中錯(cuò)誤之處在所難免，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

作者