本書共3篇，12章，內(nèi)容涵蓋了深度學習的基礎理論、重要模型及其在計算機視覺和自然語言處理等領域的應用。第1篇深入講解了深度學習的基礎理論，包括感知機的主要概念及其實現(xiàn)、神經(jīng)網(wǎng)絡的架構與算法，以及參數(shù)更新策略、權重初始化方法和正則化技巧。第2篇專注于計算機視覺，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及其在圖像處理方面的廣泛應用，同時探討了經(jīng)典卷積網(wǎng)絡的結構以及先進網(wǎng)絡在物體檢測與圖像分割等領域的應用。第3篇著眼于自然語言處理，涵蓋了語言模型、word2vec模型、RNN模型及其變體、Transformer模型以及預訓練模型在多種任務中的應用。本書在專業(yè)性與可讀性之間實現(xiàn)了良好的平衡，不僅向讀者提供深度學習領域的綜合知識和實際技能，還致力于激發(fā)讀者的創(chuàng)新思維和實踐能力，助力讀者在快節(jié)奏發(fā)展的技術環(huán)境中掌握先機，取得更高成就。