内 容 简 介
本书结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息。从结构上重点介绍了前馈型神
经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重要的网络进行
了详细介绍，包括卷积神经网络、循环（递归）神经网络、深度信念网络、生成对抗网络，以及深度
强化学习。本书不仅能让读者对当前神经网络和深度学习技术有体系的认知，更能让读者在人工智能
领域进行一些深入思考。
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图书在版编目（ CIP）数据
神经网络与深度学习应用实战 / 刘凡平等编著 . —北京：电子工业出版社， 2018.3
ISBN 978-7-121-33718-5
Ⅰ. ①神… Ⅱ. ①刘… Ⅲ. ①人工神经网络－应用－研究②机器学习－应用－研究 Ⅳ. ①TP183
②TP181
中国版本图书馆 CIP数据核字 (2018)第031212号
责任编辑：安 娜
印 刷：
装 订：
出版发行：电子工业出版社
北京市海淀区万寿路 173信箱 邮编：100036
开 本：787×980 1/16 印张：15.75 字数：300千字
版 次：2018年3月第1版
印 次：2018
年3月第1次印刷
定 价：69.00元
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前言
本书结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息，从结构上重点介绍了前
馈型神经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重
要的网络进行了详细介绍，包括卷积神经网络、循环（递归）神经网络、深度信念网络、生成
对抗网络，以及深度强化学习。本书不仅能让读者对当前神经网络和深度学习技术有体系的认
知，更能让读者在人工智能领域进行一些深入思考。
读者对象
对神经网络、深度学习以及人工智能有兴趣的读者；
对算法以及机器学习领域有兴趣的读者；
互联网行业不同层次的从业者；
软件工程或计算机相关专业的在校学生。
本书特色
书中内容紧密结合当前一线工程师工作研究成果，是对当前神经网络和深度学习的完整性
原理介绍和实践分析。本书充分利用了最新技术发展的应用成果，不仅结合原理分析，还结合
案例进行辅助理解。
本书
《神经网络与深度学习应用实战》.pdf