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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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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本书系统论述深度学习图像检索的原理与应用。全书共分为两篇:第一篇图像检索基础(第1~3章),介绍图像检索技术、深度学习基础、基于深度学习的图像检索方法;第二篇图像检索应用(第4~8章),以车辆图像为研究对象,深入详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、基于迁移学习场景自适应的车辆图像检索方法、基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、基于车牌图像超分辨率重建的车辆图像检索方法、多模型融合的渐进式车辆图像检索方法。附录A和附录B分别提供本书实验所使用的数据集和源代码。

本书系统论述深度学习图像检索的原理与应用。全书共分为两篇:第一篇图像检索基础(第1~3章),介绍图像检索技术、深度学习基础、基于深度学习的图像检索方法;第二篇图像检索应用(第4~8章),以车辆图像为研究对象,深入详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、基于迁移学习场景自适应的车辆图像检索方法、基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、基于车牌图像超分辨率重建的车辆图像检索方法、多模型融合的渐进式车辆图像检索方法。附录A和附录B分别提供本书实验所使用的数据集和源代码。

本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch 1.6.0，对全书代码进行了更新，同时增加了Transformer、BERT、图神经网络等热门深度学习技术的讲解，更具实用性和时效性。

《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。

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