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深度學習是計算機科學的一個重要分支，是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表徵學習的算法的總稱。深度學習是傳統機器學習算法的發展和衍生，相關內容涉及代數、統計學、優化理論、矩陣計算等多個領域。《深度學習理論與實踐》是深度學習的基礎入門級教材，在內容上盡可能覆蓋深度學習算法相關基礎知識。全書共11章，大致可分為三大部分：第一部分(第1～3章)主要介紹機器學習的基礎知識和一些傳統算法；第二部分(第4～8章)主要介紹人工神經網絡等的相關理論、優化算法和各類經典神經網絡模型；第三部分(第9～11章)為進階知識，主要介紹非監督學習和強化學習的相關算法。在學習《深度學習理論與實踐》的過程中，讀者不僅要深入理解相關算法理論，更要多思多練。讀者在閱讀各章節內容後，可基於各章習題鞏固知識，並將理論與實踐結合，基於torch、tensorflow等深度學習平臺在實際任務中演練所學理論知識和技能。本書可作為高等院校計算機或電子信息相關專業的本科生或研究生教材。