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本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知
识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与
技术。
全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如
医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，
包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神
经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时
涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独
特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关
键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。
对于机器学习领域的新手，本书是全面且系统的入门教材，可引领其踏入深度学
习的知识殿堂；对于机器学习领域从业者，本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的有
力工具；对于相关专业学生，本书是学习深度学习课程、开展学术研究的优质参考资
料。无论是理论学习、实践应用还是学术研究，本书都是读者在深度学习领域探索与
前行的重要指引。
