内容提要 本书是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从Caffe的配置、部署、使用开始学习，通过阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用Caffe解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，本书偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达出来，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。 本书非常适合：对人工智能、机器学习感兴趣的读者；希望用深度学习完成设计的计算机或电子信息专业学生；准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师；学习过C++，希望进一步提升编程水平的开发者；刚入坑的机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发或算法工程师。 推荐序一 近年来，几乎整个智能学科的研究者们都注意到一个技术名词——深度学习（Deep Learning）。这个略带神秘色彩的名字和其代表的前沿性技术被著名的《MIT技术评论》评选为2013年世界10大突破性技术之首。而在此之前，包括Google、Microsoft、Facebook等公司在内的诸多信息科技巨头都已争相在此技术上投入了前所未有的重视力度和战略资源，继而高调宣布布局智能应用领域。学术界和工业界不遗余力地抢占相关研究和技术的制高点，人们并没有感到奇怪，因为所有人都明白：这也许是人类在探索人工智能的伟大旅程和漫漫征途上的重要一刻。 关于人工神经网络的研究可以追溯到20世纪40年代。在其漫长的历史上经历了数次戏剧性的波折。然而近年来，随着大量数据的获得、先进理论的发现，以及高性能并行计算技术的发展，以深度神经网络为载体的特征学习技术相继在语音、视觉、语言等诸多研究领域中取得了突破性的成果，并且正以不可阻挡之势“入侵”传统技术占领的各个领域。 随着深度学习技术在学术界和工业界得到广泛认可，越来越多的人开始参与到深度学习的相…