介绍深度学历基础理论、模型和应用。（738页）。
第一部分 应用数学与机器学习基础，包括深度学习需要用到的线性代数、概率与信息论、数值计算、机器学习等内容。
第二部分 深度网络：现代实践，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、深度模型中的优化、卷积网络、循环和递归网络、实践方法、在计算机视觉、语音识别及自然语言方面的应用。
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