本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够编写Python代码解决复杂的模式识别问题。 这是一本非常好的深度学习入门书，相信一定会得到大家的喜爱。 ——李航 字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监、ACL会士、IEEE会士、ACM杰出科学家 这本书从神经网络和深度学习的基本原理入手，详细地解释了神经网络和深度学习的核心概念，兼顾理论和实践，是深入了解神经网络和深度学习的一本好书。 ——马少平 清华大学计算机系教授、博士生导师 我从看完第1章开始就被其深入浅出的文字以及清晰的代码实现所吸引。我相信，这本书的正式出版一定会让更多的读者受益...(展开全部)

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理，丰富我们对人类自身的认识，并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。

神经网络与深度学习是人工智能研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学。本书紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、经典模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共 16 章。第 1 章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3～8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第 10～13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第 14 章介绍深度强化学习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。深度学习是源于对含有多个隐藏层的神经网络结构进行的研究，以便建立和模拟人脑的学习过程。本书整理了人工神经网络从简单到复杂的模型，归纳和总结了神经网络的理论、方法和应用实践。本书可以作为高等院校人工智能及相关专业或非计算机专业的参考用书，也可以作为人工智能领域的科技工作者或科研机构工作人员的参考用书。

本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理，丰富我们对人类自身的认识，并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。

本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。 本书可作为高等院校计算机等相关专业的教材，也可供人工智能领域的技术人员学习使用，还可以作为人工智能研究人员的参考用书。

本书以TensorFlow为平台，从神经网络到深度学习由浅入深进行介绍，书中每章都以理论引出，以TensorFlow应用巩固结束，做到理论与实践相结合，使读者快速了解神经网络、深度学习等内容，同时领略利用TensorFlow解决这些问题的简单和快捷。本书共12章，主要内容包括TensorFlow软件介绍、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等。