"随着人工智能和数字技术的飞速发展，深度学习已成为现代技术革新的核心驱动力之一。从语音识别到自动驾驶，深度学习的应用正在不断改变人们的生活方式。然而，深度学习技术的复杂性和广泛性，使得初学者和实践者在理解与应用这些技术时面临诸多挑战。因此，本书对深度学习的基本理论、核心技术及实际应用进行了系统梳理，旨在帮助读者全面掌握这一领域的核心知识。 本书融合理论、技术与实践，旨在为深度学习爱好者、高等学校计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术等相关专业本科生、研究生以及工业界的专业人士提供一条系统而清晰的学习路径。无论是从事学术研究，还是专注于实际应用，不同背景的读者都能从本书中获得宝贵的知识与实践经验。 "

田春伟，2021.07-西北工业大学软件学院副教授和空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室成员。入选2023和2022年全球前2%顶尖科学家榜单、多项省级人才、多项市级人才、西北工业大学翱翔新星人才、2022省人工智能学会优秀博士论文、2021年深圳市CCF优秀博士学位论文、2022年哈尔滨工业大学优秀博士学位论文。研究方向为视频/图像复原和识别、图像生成、深度学习等。在IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TSMC、IEEE TGRS、IEEE TIV、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、Neural Networks、Information Sciences、Information Fusion和ICASSP等国际期刊和国际会议上发表论文60余篇。6篇ESI高被引论文，2篇ESI热点论文、4篇顶刊封面论文、5篇国际超分辨领域Benchmark List、1篇论文技术被美国医学影像公司购买商用、1篇论文技术被日本工程师应用于苹果手机上等。担任CAAI Transaction on Intelligence Technology， Dense Technology等多个SCI期刊的编委。国家自然基金评审专家、上海市科技专家、甘肃庆阳市数字经济发展专家、苏州市网络与信息化专家、苏州人工智能学会理事、全国研究生教育评估监测专家库专家等。

前言 深度学习是当前人工智能领域最受关注且应用最广泛的技术之一。它利用人工神经网络模拟人类大脑的神经元结构和学习方式，通过大规模数据和强大的计算能力来实现自主学习和问题解决。如今，深度学习技术已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著突破。 编写本书的初衷，是为读者提供一份系统而实用的学习参考，帮助读者全面掌握深度学习的基本原理、核心算法及其应用。无论是有志于投身人工智能领域的初学者，还是已经从事相关工作的专业人士，都能从本书中受益。深度学习作为一门复杂的学科，涉及数学、计算机科学、统计学等多个领域的知识。因此，本书力求以清晰易懂的语言、结合实际案例和生动的图表，帮助读者逐步深入理解深度学习的核心概念和关键技术。 本书共分为6章。第1章概述了人工神经网络的起源与发展历程，详细阐释了其基本概念，并深入介绍了人工神经网络的核心组成部分，如神经元、权重和偏置等。同时，列举了常见的神经网络结构，包括前馈神经网络以及反馈神经网络，并对人工神经网络的模型及其广泛应用进行了讨论。第2章聚焦于卷积神经网络的发展及其理论基础，详尽分析了卷积神经网络的基本组件。最后，探讨了卷积神经网络的参数优化方法、优缺点及实际应用场景。第3章介绍了一些经典的卷积神经网络架构，深入解析了它们的结构和特点。通过实际案例和实验演示，展示了这些网络在图像分类、目标检测等任务中的卓越表现，并讨论了各个网络的相对优缺点。第4章介绍了几种常见的深度学习编程工具，包括Caffe、Keras、TensorFlow和PyTorch，并对每种工具的特点、优势和局限性进行了详细阐述与对比。第5章探讨...