序言 译者序 深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注，被《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展，对学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究院的邓力博士和俞栋博士是最早将深度学习技术付诸于语音识别工业级实践的专家，他们和深度学习专家多伦多大学Geoffrey Hinton教授合作，最早将深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别领域中，使相对识别错误率降低了20%以上。 作为多年的导师和好朋友，两位专家将这本书的中文翻译任务交付给我，我倍感荣幸。此次中译本是在忠于原著的基础上进行翻译的，既涉及深度学习的背景和基本概念，又涉及常用的模型与方法，同时包含深度学...(展开全部)

本书基于PyTorch，介绍日益普及的演算法与相关套件的使用，例如YOLO(物件侦测）、GAN(生成对抗网路)/DeepFake( 深度伪造)、OCR(辨识图像中的文字）、脸部辨识、BERT/Transformer 、聊天机器人 (ChatBot)、强化学习 (Reinforcement Learning)、自动语音办识 （ASR)、知识图谱 (Knowled ge Graph) 等。PyTorch是近年来最流行的深度学习框架，本书采用新的思路来带初学者来了解和使用PyTorch框架，同时带你入门深度 学习领域。本书通过独特的编排，保证读者在阅读的过程中，可以获得快速的反馈，进而激发学习的动力。

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析，具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节，适用于不同层次的读者。

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本书是《色谱技术丛书》的一个分册，系统阐述了离子色谱的原理、仪器、技术及应用。全书首先概述了离子色谱的定义、特点及发展趋势，在此基础上详细介绍了离子交换色谱、离子排斥色谱和离子对色谱3种离子色谱的分离机理及影响因素，离子色谱柱填料，离子色谱的抑制技术，离子色谱常用的电化学和光学检测器，离子色谱样品前处理技术以及离子色谱在环境、食品、工业、医疗卫生、药物、农业等领域中的应用。最后，介绍了离子色谱仪器常见故障的排除和色谱柱的清洗。本版在内容结构上较前两版做了较大的调整，增补了离子色谱在理论、应用、软件和硬件方面的最新近展，提供了如何利用离子色谱进行物质分离分析的思路、策略、方法和实例。本书可作为从事离子色谱分析的研究人员、仪器开发人员和分析技术人员的参考书，同时可供环境、食品、化工、化学、医药、农业等领域的分析工作者参考阅读。本书是为中等以上文化水平的分析化学工作者编写的。可供离子色谱分析方面的研究、研制和分析人员参考，以及作为中专、大专院校相关专业的教学参考书。

深度学习与大数据是当今最流行和最受关注的两大计算机技术方向。本书旨在成为国内第一本深度学习原著。本书将全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性。 通过本书，研究人员、深度学习爱好者，能够在2-3个月内，系统掌握深度学习相关的理论和技术。

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大数据时代的机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。本书立足于工程应用，将免疫智能计算方法引入机器学习领域，致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法，以免疫计算智能的基本原理为线索，对其研究状况加以系统性的论述，从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的最新发展动态和方向。

大数据时代的机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。本书立足于工程应用，将免疫智能计算方法引入机器学习领域，致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法，以免疫计算智能的基本原理为线索，对其研究状况加以系统性的论述，从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的最新发展动态和方向。