前言

深度学习是当今最流行和最受关注的信息技术之一。本书的特点是理论与实践兼备，以举例的方式介绍神经网络和卷积神经网络的原理，然后，通过实例讲解、实战操作的方式，讲解深度学习的具体应用，有利于读者动手能力的培养和解决实际问题能力的提升。

本书旨在降低深度学习的门槛，成为通用、普及性强的深度学习书籍，方便深度学习爱好者快速上手，帮助读者快速入门、进阶、精通深度学习相关的技术，适用于研究人员、高校教师、深度学习爱好者、研究生、高年级本科生。

本书共15章，分为6篇，第1篇是深度学习基础篇，包括第1～2章，分别是绪论和国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势。第2篇是深度学习理论篇，包括第3～4章，分别讲解神经网络和卷积神经网络。第3篇是深度学习工具篇，包括第5～6章，分别是深度学习工具Caffe和Pylearn2的介绍和使用详解。第4篇是深度学习实践篇（入门与进阶），包括第7～10章，分别讲解基于深度学习解决手写数字识别、图像识别、物体图像识别、人脸识别等常见的应用问题。第5篇是深度学习实践篇（高级应用），包括第11～14章，分别讲解基于深度学习的高级人脸识别算法DeepID、表情识别、年龄估计和人脸关键点检测。第6篇是深度学习总结与展望篇，包括第15章，介绍对深度学习的总结和展望。

本书所有章节中的示例内容具有高度的可重现性，读者按照本书的步骤进行操作，编写对应的程序，就能重现相应的实验结果。

本书有助于读者快速入门深度学习的研究和应用实践，帮助读者在较短的时间内掌握相关的技术，并从事基于深度学习的应用开发。然而，深度学习的理论和技术发展极其迅速，尤其是深度学习的理论，需要长期的研究和积淀才能全面理解、深入掌握。本书仅仅介绍了深度学习的基本原理，更多全面、深入、前沿的原理和技术，需要读者自行钻研、主动探究。

本书由张重生和王朋友合著。硕士研究生裴宸平、于珂珂也参与了部分章节的撰写工作，在此致谢。本书的出版，得到了国家自然科学基金（41401466）、省属高校基本科研业务费（xxjc20140005）、河南省科技攻关项目（132102210188）、河南大学研究生院“大数据汇聚与分析”双语课程建设项目（Y1513004）的资助。

感谢中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授，IEEE Fellow、亚里士多德大学Ioannis Pitas教授为本书作序。感谢电子工业出版社董亚峰先生对本书的大力支持和无私帮助。

笔者自认才疏学浅，仅略知深度学习之皮毛。书中错谬之处在所难免，如蒙读者诸君不吝告知（本书作者邮箱：chongsheng.zhang@yahoo.com，微信号：A13938613173），将不胜感激。

张重生

2016年11月