深度学习与神经网络基础教程

"Neural Networks and Deep Learning" 是一本由 Charu C. Aggarwal 编著的专业书籍，由 Springer 出版社出版。这本书深入探讨了神经网络和深度学习这两个在人工智能领域至关重要的主题。书中的内容可能涵盖了神经网络的基本原理、架构、训练方法以及深度学习的应用，包括图像识别、自然语言处理等。 这本书的ISBN编号为978-3-319-94462-3（纸质版）和978-3-319-94463-0（电子版），可以通过提供的DOI链接（https://doi.org/10.1007/978-3-319-94463-0）在线获取。此外，它还拥有Library of Congress Control Number: 2018947636，这表明该书已被美国国会图书馆收录。 版权信息指出，本书受版权保护，所有权利归 Springer International Publishing AG 所有，禁止未经授权的翻译、重印、复制等活动。同时，书中可能引用的一般描述性名称、注册商标、服务标志等均受到相关法律法规的保护，并非免费供公众使用。 作者Charu C. Aggarwal是IBM T.J. Watson Research Center的研究员，他在人工智能和数据挖掘领域具有深厚的专业知识。因此，这本书可以预期提供权威且准确的信息，适合对神经网络和深度学习感兴趣的学者、学生和从业者阅读。然而，尽管作者、出版者和编辑尽力确保书中内容的准确性和时效性，但仍然可能存在错误或遗漏，读者在应用书中信息时应谨慎对待。 本书的内容可能包括神经网络的基础知识，如感知器、多层前馈网络、反向传播算法，以及深度学习的最新进展，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。此外，可能会讨论优化方法（如梯度下降和Adam优化器）、损失函数、超参数调优策略，以及如何解决过拟合和欠拟合问题。书中可能还会涵盖数据预处理、模型评估和模型解释等实践环节。 "Neural Networks and Deep Learning" 是一本全面介绍神经网络和深度学习的教科书，对于希望深入了解这一领域的读者来说，是一份宝贵的资源。通过阅读这本书，读者可以系统地学习和掌握构建和应用神经网络与深度学习模型的关键技术和理论。