隨著互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)時代的來臨，人工智能技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前科技發(fā)展的重要組成部分，并在工業(yè)智能制造、農(nóng)業(yè)自動化生產(chǎn)以及商業(yè)貿(mào)易與金融宏觀調(diào)控等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用�；�于人工智能技術(shù)的各類產(chǎn)品已經(jīng)滲透到我們的生產(chǎn)、生活、教育、娛樂、醫(yī)療等各個方面，并逐漸改變著人們的思維習(xí)慣和行為方式�？梢哉f，人工智能技術(shù)的發(fā)展與推廣對人類社會的影響之深遠是前所未有的。
在當(dāng)前的人工智能研究領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一項備受關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)，并已成為熱點話題。深度學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)范疇，是構(gòu)成復(fù)雜人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的要素。從單純的技術(shù)角度來看，深度學(xué)習(xí)中的深度是指所配置的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的隱含層在縱向有較深的結(jié)構(gòu)。研究表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度直接決定了它刻畫現(xiàn)實問題的能力，因為只有復(fù)雜的深層神經(jīng)元組合才能夠擬合出較為復(fù)雜的函數(shù)處理過程，從而得到有效的智能輸出結(jié)果。當(dāng)然，隨著時間的推移和人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也將被賦予更廣泛、更豐富的內(nèi)涵。
深度學(xué)習(xí)不是一個孤立的概念，它與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)息息相關(guān)。因此，要深入了解深度學(xué)習(xí)的原理與運行機制，需要先掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和內(nèi)部結(jié)構(gòu)等知識。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)中的兩大類基礎(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，就是從傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)衍生而來的。深度學(xué)習(xí)在各個關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能決策、計算機視覺以及自然語言處理等方面，是在這些基礎(chǔ)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之上，針對不同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)規(guī)律與問題特征，做了進一步的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)整合與創(chuàng)新。
深度學(xué)習(xí)是一個比較新的概念。隨著新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)涉及的很多概念的內(nèi)涵和外延也在不斷突破和發(fā)展，其中的一些新觀點、新見解尚未在學(xué)術(shù)界及產(chǎn)業(yè)界形成統(tǒng)一的認識，相關(guān)的理論體系還不是很完善，仍然在持續(xù)創(chuàng)新和演變過程中。然而，深度學(xué)習(xí)又是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，也是開發(fā)各類人工智能算法的核心要素。本書力圖通過闡述深度學(xué)習(xí)所涉及的基本概念、運行原理與應(yīng)用分類，使讀者形成較為完整的關(guān)于深度學(xué)習(xí)相關(guān)概念的認知，從而為進一步研究和開發(fā)各專業(yè)領(lǐng)域的人工智能算法打下良好的基礎(chǔ)。
本書根據(jù)高等院校理工科專業(yè)特別是新工科相關(guān)專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，介紹深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念，培養(yǎng)學(xué)生利用基于各類深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的人工智能算法來分析和解決相關(guān)專業(yè)問題的能力。
全書共分6章，主要內(nèi)容如下。
第1章深度學(xué)習(xí)概述主要介紹深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的歷史背景及發(fā)展歷程，并簡述深度學(xué)習(xí)的基本概念及應(yīng)用場景。
第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論抽象模型，并給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播機制和反向傳播機制以及基于反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計流程。
第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基本概念、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、工作機制與主要應(yīng)用場景。
第4章生成對抗網(wǎng)絡(luò)和深度強化學(xué)習(xí)介紹生成對抗網(wǎng)絡(luò)的博弈與訓(xùn)練過程以及強化學(xué)習(xí)的基本原理和Q-Learning算法，并給出與之相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模型和框架。
第5章計算機視覺介紹計算機視覺的圖像預(yù)處理、相關(guān)算法分析和特征提取以及目標匹配等原理，還給出圖像與視頻分類以及目標檢測常用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
第6章自然語言處理介紹自然語言處理中的詞嵌入算法和注意力機制，闡述文本分類、自動文本摘要和自動問答的相關(guān)技術(shù)，并給出自然語言處理在應(yīng)用領(lǐng)域的主要模型。
為了便于讀者進一步理解和掌握深度學(xué)習(xí)的基本概念和應(yīng)用方法，本書每章都配備了多種類型的習(xí)題和豐富的案例，讀者可以通過練習(xí)和實踐進一步掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，提升應(yīng)用能力。
本書是教育部華育興業(yè)產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目（2019年第2批）的成果，由南開大學(xué)計算機學(xué)院公共計算機基礎(chǔ)教學(xué)部的老師和研究生結(jié)合多年的教學(xué)、項目實踐經(jīng)驗以及當(dāng)前理工科專業(yè)學(xué)生對深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)需求編寫而成。在本書的編寫過程中，得到了華育興業(yè)公司和機械工業(yè)出版社華章分社的大力支持，在此表示真誠的感謝！
本書在籌備、編寫過程中參考了國內(nèi)外深度學(xué)習(xí)及人工智能領(lǐng)域的一些開放課程網(wǎng)站、書籍、論壇、博客、論文和開源資料等，在此一并向作者們表示感謝。由于編者能力和時間的限制，書中難免有不妥或錯誤之處，懇請同行和讀者斧正，在此表示真誠的謝意！

作　者
2021年4月于南開園