本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
作者介绍
斋藤康毅： 日本东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems withPython的日文版译者。
内容介绍
深度学习的浪潮已经汹涌澎湃了一段时间了，市面上相关的图书也已经出版了很多。其中，既有知名学者伊恩·古德费(Ian Goodfellow)等人撰写的系统介绍深度学习基本理论的《深度学习》，也有各种介绍深度学习框架的使用方法的入门书。你可能会问，现在再出一本关于深度学习的书，是不是“为时已晚”?其实并非如此，因为本书考察深度学习的角度非常独特它的出版可以说是“千呼万唤始出来”
本书最大的特点是“剖解”了深度学习的底层技术。正如美国物理学家理查德·费曼(Richard Phillips Feynman)所说:“What I cannot create,Ido not understand.”只有创造一个东西，才算真正弄懂了一个问题。
本书就是教你如何创建深度学习模型的一本书。并且，本书不使用任何现有的深度学习框架，尽可能仅使用最基本的数学知识和Pvthon库，从零讲解深度学习核心问题的数学原理，从零创建一个经典的深度学习网络。
本书是一本讲解深度学习的书，将从最基础的内容开始讲起，逐一介绍理解深度学习所需的知识。书中尽可能用平实的语言来介绍深度学习的概念特征、工作原理等内容。不过，本书并不是只介绍技术的概要，而是旨在让读者更深入地理解深度学习。这是本书的特色之一。
那么，怎么才能更深入地理解深度学习呢?在笔者看来，最好的办法就是亲自实现。从零开始编写可实际运行的程序，一边看源代码，一边思考。笔者坚信，这种做法对正确理解深度学习(以及那些看上去很高级的技术)是很重要的。这里用了“从零开始”一词，表示我们将尽可能地不依赖外部的现成品(库、工具等)。
也就是说，本书的目标是，尽量不使用内容不明的黑盒，而是从自己能理解的最基础的知识出发，一步一步地实现最先进的深度学习技术。并通过这一实现过程，使读者加深对深度学习的理解。
