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Introduction to Deep Learning and Case Studies是一本关于深度学习的入门书，也是一本理解深度学习的入门书。全书涵盖了深度学习的发展历程、特点和优势，包括各种重要的模型、算法和应用。对读者掌握深度学习的基本脉络和未来趋势具有指导意义。

编辑推荐

深度学习入门书和深度学习简介。

详细介绍了深度学习的九大重要模型及其学习算法、变体模型和混合模型。内容翔实且具有指导意义。

根据Matlab、Python、C++相关的程序案例介绍深度学习模型，有助于读者全面了解深度学习模型和算法的实现

这是一本深度学习的入门书，也是一本理解深度学习的入门书。全书涵盖了深度学习的发展历程、特点和优势，包括各种重要的模型、算法和应用。对读者掌握深度学习的基本脉络和未来趋势具有指导意义。

深度学习是近年来神经网络发展史上的一个新浪潮。它是机器学习的热门话题，也是实现人工智能的强大技术。相关结果已经震惊了学术界和工业界。随着 AlphaGo 击败人类围棋冠军，深度学习受到了前所未有的关注。

有兴趣的读者可以从本书入手，逐步揭开深度学习的奥秘，一窥其中的奥秘。

本书具有以下特点

内容布局注重深入浅出，参考丰富，方便读者学习学习。

试图纠正很多读者对深度学习的一些误解，比如认为多层感知器不是深度学习模型，认为自动编码器可以直接用于手写字符识别，认为受限玻尔兹曼机也是严格定义的深度学习模型等。

提供众多深度学习基础案例，涉及Matlab、Python、C++等常用语言，以及Theano、Caffe等开源库，帮助读者全面了解深度学习模型和算法的实现通过不同语言的案例分析。 .

简介

深度学习是近年来神经网络发展史上的一个新浪潮。它是机器学习的一个热门方向，因为在手写字符识别、降维、图像理解和语音处理方面取得了巨大进步。 ，因此很快引起了学术界和工业界的极大关注。本质上，深度学习是一种有效学习具有深层结构的网络的多种方法。

本书不仅介绍了深度学习的起源和发展，强调了深度网络的特点和优势，解释了判别模型和生成模型的相关概念，还详细介绍了深度学习的9个重要模型及其学习算法，变体和混合模型，包括受限玻尔兹曼机、自动编码器、深度信念网络、深度玻尔兹曼机、和积网络、卷积神经网络、深度堆叠网络、循环神经网络和长短时记忆网络，以及它们的宽广泛应用于图像处理、语音处理和自然语言处理。同时分析了一系列深度学习的基本案例。

本书每个案例包括4个部分：模块介绍、运行过程、代码分析和使用技巧。层次结构清晰，有利于读者选择学习，拓展应用思路。涉及的编程语言有3种：Matlab、Python和C++。其中，很多深度学习程序都是用Matlab编写的，可以直接运行；如果使用 Python 语言编写深度学习程序，可以调用 Theano 开源库；如果你使用 C++ 语言，你可以调用 Caffe 开源库。

关于作者

李玉嘉（简），北京工业大学教授、博士生导师。毕业于华中科技大学，获学士学位，毕业于中国科学院数学研究所，获硕士学位，获中国科学院半导体研究所博士学位。北京邮电大学博士后。曾就职于中国科学院生物物理研究所，多年来一直关注意识的本质。他在《21世纪100个跨学科科学问题》中发表了《揭开意识的奥秘》一文，提出了解决意识问题的认知相对论方案。 ，对大脑规划和类脑研究具有宏观指导意义。长期围绕人工智能核心目标，在神经网络、自然语言处理、模式识别、机器学习等领域开展教学和科研工作。发表国内外期刊及会议论文数十篇，为本书第一作者。

马尔可夫链蒙特卡罗方法

在统计学中，马尔可夫链蒙特卡罗方法是一类根据概率分布进行抽样的方法，起源于物理学

纪律 113]。这种类型的方法基于构建马尔可夫链，其期望分布是平衡分布、极限分布或平稳分布（平稳分布-

)。经过几个步骤，马尔可夫链的状态被用作期望分布的样本。样本的质量随着步数的增加而增加，并且在某些条件下可以渐近收敛到平衡分布（或真实分布）。

随机游走蒙特卡洛方法是马尔可夫链蒙特卡洛方法的一大子类，包括M-H算法（Metropolis-Hastings算法）和吉布斯采样（Gibbs sampling）。

M-H算法的目的是根据预期分布P(X)生成一组马尔可夫过程状态，逐渐逼近一个

唯一的稳态分布 1(X)，并且使得 1(X)=P(X)。当直接采样很困难时，可以使用 M-H 算法从概率分布中生成随机样本序列。虽然这一列随机样本可用于逼近分布（即生成直方图）或计算积分（例如期望值），但 M-H 算法通常用于从高维分布中采样，尤其是当维数非常多。对于任意概率分布P(X)，只要能够计算出与P(X)的密度成正比的函数值f(X)，M-H算法就可以从P(X)中抽取样本。 M-H算法生成一列样本的工作目标是：随着生成的样本值越来越多，它们的分布会更接近预期分布P(X)。这些样本值是通过使用只依赖于当前样本值的下一个样本分布逐步迭代生成的，从而使生成的样本序列成为马尔可夫链。具体来说，M-H算法首先选择一个转移概率函数P(X1Y)（如任何条件概率密度函数），也称为proposal density、proposal distribution或jumping distribution；然后，在每次迭代中，使用这个传递函数根据当前样本值选择下一个样本候选值，并让候选值以一定的概率被接受在下一次迭代中使用，或者被拒绝并丢弃并继续使用在下一次迭代中的当前值。通过比较当前采样值的函数值/(X) 与候选采样值相对于所需分布 P(X) 来确定接受概率。在多维变量分布的情况下，如果维数较高，M-H算法的缺点是很难找到正确或合适的传递函数。在这一点上，吉布斯抽样通常是更好的选择。