本书共16章。第1章从深度学习相关的基本概念开始，介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点，然后对深度学习中常见的数据集进行了介绍，最后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调试相关的通用技巧，主要涉及如何解决遇到的问题，包括排查错误、检查结果、选择激活函数、正则化和Dropout、设置训练参数等技巧。第3-15章以实际例子，介绍了深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧，涵盖了深度学习主要应用领域和数据类型。并列题名：Deep learning cookbook eng

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