该教材全面系统地介绍了神经网络与深度学习相关知识，旨在帮助读者掌握其基本原理、模型和方法。通过阐述人工智能、机器学习的基础概念，深入剖析神经网络的各类模型，以及介绍概率图模型等内容，为读者理解和应用该领域知识提供了清晰的路径。
- 大纲
- 第一部分 入门篇：介绍人工智能的定义、发展历史和流派，机器学习的基本概念、要素、算法类型等，阐述表示学习的概念和方法，深度学习的概念、特点及与神经网络的关系，以及神经网络的起源、发展阶段和常用框架。
- 第二部分 基础模型：讲解前馈神经网络的神经元、网络结构、参数学习等内容，介绍卷积神经网络的卷积运算、网络结构、参数学习及典型网络，循环神经网络的记忆能力增强方式、网络结构、应用、参数学习及改进等。
- 第三部分 进阶模型：介绍概率图模型的表示、学习和推断方法，深度信念网络的相关概念，深度生成模型的变分自编码器和生成对抗网络，深度强化学习的概念和方法，以及序列生成模型的相关知识。
- 附录：涵盖线性代数、微积分、数学优化、概率论、信息论等深度学习涉及的数学知识。
- 中心思想：本书围绕神经网络与深度学习展开，从基础概念入手，逐步深入到各类模型和算法。通过介绍人工智能和机器学习的背景知识，引出深度学习的核心地位，强调其在解决复杂问题上的强大能力。详细阐述神经网络的多种模型，包括前馈、卷积、循环神经网络等，分析它们的结构、功能和应用场景，同时探讨了优化算法和正则化方法以提升模型性能。此外，还介绍了概率图模型、深度生成模型等进阶内容，帮助读者构建起完整的知识体系，为进一步研究和应用神经网络与深度学习技术奠定基础 。
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