内容简介

邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书较全面地介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，同时也涉及深度学习中许多最新进展．书后还提供了相关数学分支的简要介绍，以供读者需要时参考．

本书的写作目的是使得读者能够掌握神经网络与深度学习技术的基本原理，知其然还要知其所以然．

全书共 15 章．第1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习和深度学习，使读者全面了解相关知识．第2、3章介绍机器学习的基础知识．第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络．第7章介绍神经网络的优化与正则化方法．第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆．第9章简要介绍一些无监督学习方法．第10章介绍一些模型独立的机器学习方法：集成学习、自训练和协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等，这些都是目前深度学习的难点和热点问题．第11章介绍概率图模型的基本概念，为后面的章节进行铺垫．第12章介绍两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络．第13章介绍最近两年发展十分迅速的深度生成模型：变分自编码器和生成对抗网络．第14章介绍深度强化学习的知识．第15章介绍应用十分广泛的序列生成模型．