深入浅出神经网络与深度学习

本书适合深度学习研究人员、爱好者以及对人工智能感兴趣的读者阅读。无论您是想了解神经网络的基本原理，还是希望掌握深度学习的实际应用，本书都能为您提供清晰的指导和深入的见解。通过本书的学习，读者将能够运用Python代码解决复杂的模式识别问题，并为进一步探索人工智能领域奠定坚实的基础。

迈克尔·尼尔森是一位物理学家，他在量子计算领域做出了重要贡献，并以其清晰易懂的写作风格而闻名。他致力于推广神经网络和深度学习的知识，使更多人能够理解和应用这些技术。尼尔森通过在线学习研讨会和开源项目，积极分享他的研究成果和见解，对深度学习的普及产生了深远影响。他不仅关注技术本身，还深入思考智能的本质，并鼓励人们积极探索通用人工智能的未来。

本书创作于深度学习技术快速发展的时期，正值神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展之后。2006年Hinton等人提出的深度学习方法，有效解决了传统神经网络训练中的梯度消失等问题，引发了人工智能领域的革命。本书正是在这一背景下，为了帮助更多人理解和掌握深度学习的核心技术而创作的。