考虑到近几年深度学习的快速发展，而此方面的教材缺乏，本书以卷积神经网络算法原理为基础，对最近几年提出的卷积神经网络进行系统介绍。 本书较全面地介绍了卷积神经网络的基本内容，注重卷积神经网络的基本概念、基本原理和网络结构的阐述。全书共分为九章，第1章-第3章介绍了深度学习及卷积神经网络的概念及发展，卷积神经网络相关的数学基础知识，神经网络的基础算法原理等知识点；第4章、第5章对卷积神经网络的基本原理及扩展机制进行剖析；第6章介绍了自编码器的一些基本原理及算法；第7章针对卷积神经网络的优化算法进行了详细的分析说明；第8章、第9章是卷积神经网络的典型结构及卷积神经网络的压缩算法应用。 附录中增加了部分典型卷积神经网络结构的Matlab及Python程序，结合实际、突出应用，旨在帮助使用者加深对基本概念的理解和提高综合问题分析的能力。

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