深度学习：从基础到实践（上、下册）

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的scikit-learn库和深度学习的Keras库（这两种库均基于Python语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。

Andrew Glassner博士是一位作家，同时也是计算机交互、图形学领域的顾问。他于1978年开始从事3D计算机绘图工作，在NYIT计算机图形实验室、凯斯西储大学、IBM TJ Watson研究实验室、代尔夫特理工大学、贝尔通信研究、施乐帕克研究中心和微软研究院等公司进行了相关研究。《纽约时报》曾评价他为“计算机图形研究领域最受尊敬的天才之一。”