本書組織結構

本書側重于深度學習基礎知識和原理的講解，力求用深入淺出的語言、圖例、動畫等多種生動的形式讓初學者更加容易入門。本書總計9章，內容分別如下。

● 第1章 歡迎來到深度學習的世界——本章主要介紹深度學習的基本概念和應用領域，包括神經網絡原理和發展歷程，深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域的應用。通過本章的學習，讀者可以初步理解深度學習的核心理念和實踐領域，為之后的學習奠定堅實的基礎。

● 第2章 必要的數學預備知識——本章以新穎的視角，高效地帶讀者回顧深度學習所需的數學知識，包括線性代數、微積分、概率論等。本章內容可以幫助讀者在溫習中更加了解它們在深度學習中的應用，為后續章節的學習做好準備。

● 第3章 環境安裝和工具使用——本章主要介紹與深度學習環境相關的Python安裝、深度學習框架PyTorch的安裝和使用，以及Jupyter Notebook等實用工具的操作方法。通過本章，讀者可以掌握深度學習環境的搭建和必備工具的使用，為后續的學習實踐打下良好基礎。

● 第4章 深度神經網絡：誤差倒查分解——本章主要介紹深度神經網絡的核心原理和常見的網絡結構，包括多層感知機、前向和反向傳播、回歸和分類問題等。本章可讓讀者對神經網絡的本質，也就是誤差倒查分解有深入的理解，確保為接下來的學習鋪好路。

● 第5章 常見挑戰及對策：一切為了泛化能力——本章主要介紹神經網絡訓練過程中的常見問題，比如過擬合和欠擬合，以及相應的正則化解決方案。通過本章的學習，讀者會對什么是泛化能力有更加清楚的認識和思考。

● 第6章 梯度下降算法及變體：高效求解模型參數——本章講解最優化理論與深度學習的關系，在此基礎上全面回顧各種優化算法的發展歷程，并用統一的框架讓讀者高屋建瓴地理解它們內在的關系，從而對如何高效求解模型參數加深認知。

● 第7章 基礎卷積神經網絡：圖像處理利器——本章將專注于基礎卷積神經網絡的介紹，從圖像卷積、卷積層、池化層到具體的代碼實現，幫助讀者快速熟悉這個圖像處理利器。

● 第8章 基礎循環神經網絡：為序列數據而生——本章以序列數據為主要討論對象，詳細介紹基礎循環神經網絡模型的方方面面。

● 第9章 注意力神經網絡：賦予模型認知能力——本章將會詳細介紹注意力機制的原理和常見的注意力機制模型Transformer。通過本章學習，讀者可以了解注意力機制的發展歷程、核心思想和應用場景，深刻認知除CNN、RNN之外這第三類神經網絡的奧秘。