深度学习(DL)是一个快速发展的领域，在执行传统上只有人类才能完成的任务时，它已经显示出惊人的结果。这类任务的例子包括图像分类、生成图像的自然语言描述、自然语言翻译、语音到文本和文本到语音的转换。学习深度学习(这本书，以后称为LDL)会让您快速了解这个主题。它教DL如何工作，它可以做什么，并给你一些实践经验，总体目标是为你的进一步学习打下坚实的基础。
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在这本书中，我们使用像这样的绿色文本框来突出我们认为特别重要的概念。这样做的目的是确保您不会错过关键概念。让我们首先指出，我们认为深度学习很重要。
你们将学习感知器和其他人造神经元。它们是促成DL革命的深层神经网络的基本构件。您将学习完全连接的前馈网络和卷积网络。您将应用这些网络来解决实际问题，例如基于大量变量预测房价，或识别图像属于哪个类别。图P-1显示了这些类别和图像的示例。您还将了解如何使用捕获已编码单词的一些语义的编码来表示自然语言中的单词。然后，您将使用这些编码与循环神经网络一起创建一个基于神经的自然语言翻译程序。如图P-2所示，这个翻译人员可以自动将简单句子从英语翻译成法语或其他类似语言。
最后，您将学习如何构建一个结合图像和语言处理的图像描述网络。该网络以图像为输入，自动生成图像的自然语言描述。我们刚才描述的是LDL的主要描述。在整个旅程中，您将了解许多其他细节。此外，我们还将以一些其他重要的主题作为结尾。我们还提供了深入讨论主题集合的附录。
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