深度学习（上）
图书信息
书名：深度学习（上）作者：张宪超
包装：平装
开本：16
出版社：科学出版社
出版时间：2019-07-01
图书简介
作为深度学习领域的经典教材，《深度学习（上）》通过两卷共五个部分对深度学习的主要方法、新研究趋势进行全面深入的探索和解析。上卷分为基础算法、判别式模型两个部分。其中基础算法包括机器学习基本概念、早期神经网络模型、深度学习的正则化方法以及深度学习的优化方法。判别式模型则介绍了常用的卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆模型、注意力机制和记忆网络等方面的内容。下卷分为生成式模型、前沿技术和安全保障三个部分。其中生成式模型包括深度置信网络、自编码器、生成对抗网络等，前沿技术则介绍了深度强化学习等。安全保障方面，则重点涵盖了深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御等内容。
本书的可读性和实用性都极高，各章内容相对独立，配有对应的代码，辅助网站等学习资源，适合进阶或者系列课程的使用。在当前深度学习科研、工程领域已成为经典学术文献。
推荐理由
作为深度学习领域的经典教材，《深度学习（上）》对于深度学习算法的学习和理解具有重要的参考和指导作用。书中详细而清晰的介绍了深度学习的基础算法、判别式模型、生成式模型、前沿技术和安全保障等主要内容，从理论和实践两个角度彻底剖析了各个算法和模型的原理、特点、优缺点及操作方法。而且，书中的每个章节都配有大量的代码和辅助网站提供的丰富在线资源，能够帮助读者深入了解各种算法的实现细节和应用场景。因此，本书适合作为深度学习算法的系统学习教材，同时也是深度学习算法研究者、实践者不可或缺的参考书。
