深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，它是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。
本書是一本詳細的、實用的深度學習實踐指南。它共有8 章，詳細講解了深度神經網絡、Elman 神經網絡、Jordan 神經網絡、自編碼器、堆疊自編碼器、限制玻爾茲曼機的相關知識。本書並沒有詳細介紹那些深奧的數字公式，它旨在解釋深度學習模型是如何工作的，讓讀者學會如何構建成功的深度學習模型，並將其用於數據挖掘，從而讓讀者迅速地學以致用，可以用深度學習構建更智能的應用。
本書適合數據科學家、各領域的研究人員閱讀，也適合其他對深度學習感興趣的人士閱讀。
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