《深度学习、优化与识别》的特色 深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点： 一、内容系统全面 全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，如卷积神经网络、深度生成模型等；第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用，如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及新研究进展，提供可基于5种平台实现的47中深度网络代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 二、叙述立场客观 作为深度学习的入门教材，尽可能不带偏见地对材料进行分析、加工以及客观介绍。本书理论部分均从模型产生的本源来介绍，并给出各个经典模型之间内在的相互联系。本书实践应用部分对相关任务做了详尽的分析，并给出深度学习应用实践的经验总结。 三、设计装帧精美 该书设计人性化，文字、公式、数学符号混排格式美观精致，特别是，全书采用全彩印制，软精装装帧。封面设计清新却不脱俗、学术化，足可以看出出版社和作者的用心。