内容简介

本书从神经网络与深度学习的基础理论出发，并结合应用示例给予读者对神经网络与深度学习的全面理解。本书内容从人工智能当下及未来的发展现状开始，逐步介绍数学理论基础和机器学习基础，然后从传统的人工神经网络（前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、随机神经网络）进入到目前的深度学习网络（卷积神经网络、递归神经网络、循环神经网络、深度信念网络、生成对抗网络）。本书由浅入深，循序渐进，通过实例使得读者快速掌握神经网络与深度学习相关专业内容。