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本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
Python是一个简单、易读、易记的编程语言，而且是开源的，可以免费地自由使用。Python可以用类似英语的语法编写程序，编译起来也不费力，因此我们可以很轻松地使用Python。特别是对首次接触编程的人士来说， Python是最合适不过的语言。事实上，很多高校和大专院校的计算机课程均采用Python作为入门语言。此外，使用Python不仅可以写出可读性高的代码，还可以写出性能高（处理速度快）的代码。在需要处理大规模数据或者要求快速响应的情况下，使用Python可以稳妥地完成。因此，Python不仅受到初学者的喜爱，同时也受到专业人士的喜爱。实际上，Google、Microsoft、Facebook等战斗在IT 行业最前沿的企业也经常使用Python。再者，在科学领域，特别是在机器学习、数据科学领域，Python也被大量使用。Python除了高性能之外，凭借着 NumPy、SciPy等优秀的数值计算、统计分析库，在数据科学领域占有不可动摇的地位。深度学习的框架中也有很多使用Python的场景，比如Caffe、TensorFlow、Chainer、 Theano等著名的深度学习框架都提供了Python接口。因此，学习Python 对使用深度学习框架大有益处。综上，Python是最适合数据科学领域的编程语言。而且，Python具有受众广的优秀品质，从初学者到专业人士都在使用。因此，为了完成本书的从零开始实现深度学习的目标，Python可以说是最合适的工具。
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