本书分四部分介绍深度学习算法模型及相关应用实例。第一部分介绍在深度学习中必备的一些数学和机器学习的基础知识。第二部分介绍卷积神经网络、循环神经网络、深度强化网络等经典模型，并对每种模型从原理、结构、优化等方面进行论述。第三部分介绍深度学习中常用的优化方法及训练技巧。第四部分结合实践来介绍深度学习在计算机视觉、模式识别中的应用。本书同时兼顾理论和应用，有助于读者理解基本理论知识，并将理论知识用于实际应用。

本书既可以作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可以作为对深度学习感兴趣的研究人员和工程人员的参考用书。

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