本书组织结构

本书侧重于深度学习基础知识和原理的讲解，力求用深入浅出的语言、图例、动画等多种生动的形式让初学者更加容易入门。本书总计9章，内容分别如下。

● 第1章 欢迎来到深度学习的世界——本章主要介绍深度学习的基本概念和应用领域，包括神经网络原理和发展历程，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用。通过本章的学习，读者可以初步理解深度学习的核心理念和实践领域，为之后的学习奠定坚实的基础。

● 第2章 必要的数学预备知识——本章以新颖的视角，高效地带读者回顾深度学习所需的数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。本章内容可以帮助读者在温习中更加了解它们在深度学习中的应用，为后续章节的学习做好准备。

● 第3章 环境安装和工具使用——本章主要介绍与深度学习环境相关的Python安装、深度学习框架PyTorch的安装和使用，以及Jupyter Notebook等实用工具的操作方法。通过本章，读者可以掌握深度学习环境的搭建和必备工具的使用，为后续的学习实践打下良好基础。

● 第4章 深度神经网络：误差倒查分解——本章主要介绍深度神经网络的核心原理和常见的网络结构，包括多层感知机、前向和反向传播、回归和分类问题等。本章可让读者对神经网络的本质，也就是误差倒查分解有深入的理解，确保为接下来的学习铺好路。

● 第5章 常见挑战及对策：一切为了泛化能力——本章主要介绍神经网络训练过程中的常见问题，比如过拟合和欠拟合，以及相应的正则化解决方案。通过本章的学习，读者会对什么是泛化能力有更加清楚的认识和思考。

● 第6章 梯度下降算法及变体：高效求解模型参数——本章讲解最优化理论与深度学习的关系，在此基础上全面回顾各种优化算法的发展历程，并用统一的框架让读者高屋建瓴地理解它们内在的关系，从而对如何高效求解模型参数加深认知。

● 第7章 基础卷积神经网络：图像处理利器——本章将专注于基础卷积神经网络的介绍，从图像卷积、卷积层、池化层到具体的代码实现，帮助读者快速熟悉这个图像处理利器。

● 第8章 基础循环神经网络：为序列数据而生——本章以序列数据为主要讨论对象，详细介绍基础循环神经网络模型的方方面面。

● 第9章 注意力神经网络：赋予模型认知能力——本章将会详细介绍注意力机制的原理和常见的注意力机制模型Transformer。通过本章学习，读者可以了解注意力机制的发展历程、核心思想和应用场景，深刻认知除CNN、RNN之外这第三类神经网络的奥秘。