Andrew W.Trask安德鲁·特拉斯克是牛津大学的博士，也是DeepMind公司的研究科学家。此前，Andrew是DigitalReasoning公司的研究员和分析产品经理，在这家公司，他训练了世界上最大的人工神经网络，并帮助设计了仿真认知计算平台。

第1章 深度学习简介：为什么应该学习深度学习 1
1.1　欢迎阅读《深度学习图解》 1
1.2　为什么要学习深度学习 2
1.3　这很难学吗? 3
1.4　为什么要阅读本书 3
1.5　准备工作 4
1.6　你可能需要掌握一部分Python知识 5
1.7　本章小结 6
第2章 基本概念：机器该如何学习？ 7
2.1　什么是深度学习? 7
2.2　什么是机器学习？ 8
2.3　监督机器学习 9
2.4　无监督机器学习 10
2.5　参数学习和非参数学习 10
2.6　监督参数学习 11
2.7　无监督参数学习 13
2.8　非参数学习 14
2.9　本章小结 15
第3章 神经网络预测导论：前向传播 17
3.1　什么是预测 17
3.2　能够进行预测的简单神经网络 19
3.3　什么是神经网络? 20
3.4　这个神经网络做了什么? 21
3.5　使用多个输入进行预测 23
3.6　多个输入：这个神经网络做了什么? 24
3.7　多个输入：完整的可运行代码 29
3.8　预测多个输出 30
3.9　使用多个输入和输出进行预测 32
3.10　多输入多输出神经网络的工作原理 33
3.11　用预测结果进一步预测 35
3.12　NumPy快速入门 37
3.13　本章小结 40
第4章 神经网络学习导论：梯度下降 41
4.1　预测、比较和学习 41
4.2　什么是比较 42
4.3　学习 42
4.4　比较：你的神经网络是否做出了好的预测？ 43
4.5　为什么需要测量误差？ 44
4.6　最简单的神经学习形式是什么？ 45
4.7　冷热学习 46
4.8　冷热学习的特点 47
4.9　基于误差调节权重 48
4.10　梯度下降的一次迭代 50
4.11　学习就是减少误差 52
4.12　回顾学习的步骤 54
4.13　权重增量到底是什么? 55
4.14　狭隘的观点 57
4.15　插着小棍的盒子 58
4.16　导数：两种方式 59
4.17　你真正需要知道的 60
4.18　你不需要知道的 60
4.19　如何使用导数来学习 61
4.20　看起来熟悉吗? 62
4.21　破坏梯度下降 63
4.22　过度修正的可视化 64
4.23　发散 65
4.24　引入α 66
4.25　在代码中实现α 66
4.26　记忆背诵 67
第5章 通用梯度下降：一次学习多个权重 69
5.1　多输入梯度下降学习 69
5.2　多输入梯度下降详解 71
5.3　回顾学习的步骤 75
5.4　单项权重冻结：它有什么作用? 77
5.5　具有多个输出的梯度下降学习 79
5.6　具有多个输入和输出的梯度下降 81
5.7　这些权重学到了什么? 83
5.8　权重可视化 85
5.9　点积(加权和)可视化 86
5.10　本章小结 87
第6章 建立你的第一个深度神经网络：反向传播 89
6.1　交通信号灯问题 89
6.2　准备数据 91
6.3　矩阵和矩阵关系 92
6.4　使用Python创建矩阵 95
6.5　建立神经网络 96
6.6　学习整个数据集 97
6.7　完全、批量和随机梯度下降 97
6.8　神经网络对相关性的学习 98
6.9　向上与向下的压力 99
6.10　边界情况：过拟合 101
6.11　边界情况：压力冲突 101
6.12　学习间接相关性 103
6.13　创建关联 104
6.14　堆叠神经网络：回顾 105
6.15　反向传播：远程错误归因 106
6.16　反向传播：为什么有效? 107
6.17　线性与非线性 107
6.18　为什么神经网络仍然不起作用 109
6.19　选择性相关的秘密 110
6.20　快速冲刺 111
6.21　你的第一个深度神经网络 111
6.22　反向传播的代码 112
6.23　反向传播的一次迭代 114
6.24　整合代码 116
6.25　为什么深度网络这么重要? 117
第7章 如何描绘神经网络：在脑海里，在白纸上 119
7.1　到了简化的时候了 119
7.2　关联抽象 120
7.3　旧的可视化方法过于复杂 121
7.4　简化版可视化 122
7.5　进一步简化 123
7.6　观察神经网络是如何进行预测的 124
7.7　用字母而不是图片来进行可视化 125
7.8　连接变量 126
7.9　信息整合 127
7.10　可视化工具的重要性 127
第8章 学习信号，忽略噪声：正则化和批处理介绍 129
8.1　用在MNIST上的三层网络 129
8.2　好吧，这很简单 131
8.3　记忆与泛化 132
8.4　神经网络中的过拟合 133
8.5　过拟合从何而来 134
8.6　最简单的正则化：提前停止 135
8.7　行业标准正则化：dropout 136
8.8　为什么dropout有效：整合是有效的 137
8.9　dropout的代码 137
8.10　在MNIST数据集上对dropout进行测试 139
8.11　批量梯度下降 140
8.12　本章小结 143
第9章 概率和非线性建模：激活函数 145
9.1　什么是激活函数? 145
9.2　标准隐藏层激活函数 148
9.3　标准输出层激活函数 149
9.4　核心问题：输入具有
相似性 151
9.5　计算softmax 152
9.6　激活函数使用说明 153
9.7　将增量与斜率相乘 156
9.8　将输出转换为斜率(导数) 157
9.9　升级MNIST网络 157
第10章 卷积神经网络概论：关于边与角的神经学习 161
10.1　

深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。
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·深度学习的基础科学原理
·自行设计和训练神经网络
·隐私保护的知识，包括联邦学习
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独一无二的低门槛。在阅读本书前，读者只需要掌握高中数学知识和Python基本编程技能。