本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的表征理论，深度学习的学习理论，深度学习的优化理论，深度学习的核心算法。

焦李成，欧洲科学院外籍院士，俄罗斯自然科学院外籍院士，IEEE Fellow。现任西安电子科技大学计算机科学与技术学部主任、人工智能研究院院长、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、教育部科技委学部委员、教育部人工智能科技创新专家组专家、首批入选国家百千万人才工程（第一二层次）、教育部长江学者计划创新团队负责人、“一带一路”人工智能创新联盟理事长，陕西省人工智能产业技术创新战略联盟理事长，中国人工智能学会第六-七届副理事长，IEEE/IET/CAAI/CAA/CIE/CCF Fellow，连续七年入选爱思唯尔高被引学者榜单。主要研究方向为智能感知与量子计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算。曾获国家自然科学奖二等奖、吴文俊人工智能杰出贡献奖、霍英东青年教师奖、全国模范教师称号、中国青年科技奖、及省部级一等奖以上科技奖励十余项。

前言 我国科技部等五部门联合印发的《加强“从0到1”基础研究工作方案》 指出，新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，可望催生新的重大科学思想和科学理论，产生颠覆性技术。加强“从0到1”的基础研究，开辟新领域、提出新理论、发展新方法，取得重大开创性的原始创新成果，是国际科技竞争的制高点。 人工智能技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，是新时期我国创新发展、建设世界科技强国不可或缺的关键技术。目前，深度学习理论的快速进展有力地推动了下一代人工智能技术的研究与应用。本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，希望较为全面系统地论述深度学习的基础理论，为我国建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系贡献绵薄之力，为实现“从0到1”提供理论支撑。 本书内容的组织和安排，更多的是基于作者的学习与理解。本书内容的取舍主要在于以下两点； 理论方面，兼顾人工智能数学基础知识与领域最新原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系，为推动下一代人工智能、下一代深度学习的发展提供坚实的理论支撑； 核心技术方面，聚焦领域前沿，力争抽取出最关键、最普适的技术思想，提炼出简洁、可复用的知识模型，为发展更有力的新方法提供“源头活水”。 本书第1章首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分。紧接着系统地论述了深度学习的基础理论，主要包括五方面，即深度学习的逼近理论（第2~5章）、深度学习的表征理论（第6~9章）、深度学习的学习理论（第10~15章）、深度学习的优化理论（第16~19章）、深度学习的核心算法（第20~28章）。 第一部分，深度...