深度学习架构与实践

本书讲述了深度学习架构与实践，共分为两个部分，第1部分（即第1~6章）为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解；第2部分（即第7~12章）为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径，有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点，从架构和实践两个方面，让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。 本书适合计算机软件相关专业的高年级本科生或研究生，以及所有想要学习深度学习或从事计算机视觉算法开发的读者阅读。

这是一本详细讲解深度学习的理论和实践的书籍。本书分为两个部分，第一部分为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义和关系，深度学习的发展历史及研究现状，深度学习的基本内容及理论基础，以及深度学习的发展趋势与未来。这部分内容可以帮助读者建立对深度学习的基本理解和认识，为后续的学习和实践打下坚实的基础。 第二部分为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。这部分内容涵盖了神经网络的架构，卷积神经网络，循环神经网络，生成对抗网络等深度学习模型的原理及应用，以及如何使用Python和TensorFlow等深度学习框架进行模型的训练和优化。此外，书中还介绍了如何解决神经网络训练过程中的过度拟合和梯度消失等问题，以及如何使用损失函数和模型性能评估指标来评估模型的性能。