深度学习：基于Matlab的设计实例

深度学习是计算机科学领域的研究热点之一，对于想要了解深度学习和机器学习背后的原理的读者来说，本书是一本很好的选择。全书共分为6章，主题包括机器学习、人工神经网络和深度学习。第1章从机器学习与深度学习的关系切入，在介绍机器学习的基本局限性时，以平衡和过拟合为例，展示了解决问题的策略以及机器学习的基本类型和分类。第2章是人工神经网络，分别介绍了神经网络节点、多层神经网络以及各种规则和算法；其中，对反向传播算法和单列神经网络训练的详细阐述，可为初学者了解神经网络基础和实现提供有力支持。第3章是多层神经网络的训练，主要介绍反向传播算法并通过一些实例来演示它的使用；在篇中，讲解了代价函数和学习规则联合使用以及它们在深度学习中的应用。第4章介绍了分类问题和神经网络分类，深入讲解了二分类和多分类，对学习者具有指导作用。第5章是深度学习的进化，涵盖了深度神经网络的梯度消失问题、过拟合问题以及计算量的增加；对解决这些问题的方法进行介绍。第6章，是本书的重点内容，讲解了卷积神经网络的基本概念和结构，并对卷积层和池化层的作用和未来发展趋势进行了详细阐述，可对图像识别等深度学习应用感兴趣的读者进行相关实现。总的来说，本书内容丰富，注重实用性，解析深刻，适合计算机科学和人工智能领域的初学者和研究者。