深度学习导论及案例分析

作者：  李玉鑑 张婷

出版社：机械工业出版社 2016年10月

简介：本书不仅介绍了深度学习的发展历史，强调了深层网络的特点和优势，说明了判别模型和生成模型的相关概念，而且详述了深度学习的九种重要模型及其学习算法、变种模型和混杂模型，讨论了深度学习在图像处理、语音处理和自然语言处理等领域的广泛应用，也总结了深度学习目前存在的问题、挑战和未来的发展趋势，还分析了一系列深度学习的基本案例。本书可以作为计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师和科研工作者在具备神经网络基础知识后进一步了解深度学习理论和方法的入门教材或导论性参考书，有助于读者掌握深度学习的主要内容并开展相关研究。

深度学习:卷积神经网络从入门到精通

作者：  李玉鑑

出版社：机械工业出版社 2018年08月

简介：

卷积神经网络是深度学习中为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型和强化模型，后是其成就AlphaGo。为了辅助读者理解有关内容，本书还结合应用案例分析了很多具体模型的代码实现及演示效果。