深度学习：卷积神经网络技术与实践

本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其最大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对理论基础的理解。

这是一本专注于深度学习领域，特别是卷积神经网络技术的理论与实践相结合的著作。书中内容涵盖了深度学习的方方面面，包括机器学习与深度学习的区别，TensorFlow的执行环境，TensorFlow的高级API，Python第三方函数模块，Python语言的基础特性与使用，前馈神经网络特性，感知器工作原理与局限，卷积神经网络概述，AlexNet网络结构详解，VGG16网络结构详解，迁移学习的概念和意义，循环神经网络应用，深度强化学习概念，单层神经网络工作原理，多层神经网络结构特性，Gym安装与使用教程等。 在书中，作者首先介绍了机器学习与深度学习的区别，指出深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，能够处理更加复杂的数据和任务。接着，作者详细讲解了TensorFlow的执行环境，包括TensorFlow可以在哪些设备上运行，以及TensorFlow支持哪些编程语言。此外，作者还介绍了TensorFlow的高级API，如Keras，以及Python第三方函数模块，如NumPy和Pandas，这些模块可以简化开发过程，提高开发效率。 在介绍完基础知识后，作者深入探讨了前