512页的新书《神经网络与深度学习》

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《神经网络与深度学习》原名为：《Neural Networks and Deep Learning A Textbook》。本书涵盖了深度学习的理论和算法，并详细讨论了神经网络与传统机器学习算法的关系。

作者简介

Charu C. Aggarwal是位于纽约Yorktown Heights的IBM T. J. Watson研究中心的杰出研究成员。

内容简介

本书涵盖了深度学习中的经典和现代模型。主要关注深度学习的理论和算法。神经网络的理论和算法对于理解重要概念尤为重要，因此人们可以理解不同应用中神经架构的重要设计概念。为什么神经网络有效？什么时候它们比现成的机器学习模型更好？什么时候深度有用？为什么训练神经网络如此困难？有什么陷阱？本书还丰富地讨论了不同的应用程序，以便让从业者了解神经架构如何针对不同类型的问题进行设计。涵盖与许多不同领域相关的应用，如推荐系统，机器翻译，图像字幕，图像分类，基于强化学习的游戏和文本分析。本书的章节分为三类：

神经网络的基础知识：许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章强调了解传统机器学习与神经网络之间的关系。支持向量机，线性/逻辑回归，奇异值分解，矩阵分解和推荐系统被证明是神经网络的特例。这些方法与最近的特征工程方法（如word2vec）一起研究。

神经网络的基本原理：第3章和第4章详细讨论了训练和正则化。第5章和第6章介绍了径向基函数（RBF）网络和受限制的玻尔兹曼机器。

神经网络的高级Topics：第7章和第8章讨论了递归神经网络和卷积神经网络。第9章和第10章介绍了深度强化学习，神经图灵机，Kohonen自组织映射和生成对抗网络等几个高级topics。

这本书是为研究生，研究人员和从业者编写的。提供了大量练习以及解决方案手册，以帮助课堂教学。在可能的情况下，突出显示以应用程序为中心的视图，以便了解每类技术的实际用途。

目录（节选）

涵盖神经网络、机器学习、深度神经网络、RNN、CNN、增强学习等知识点

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