本书介绍了深度学习相关的原理与应用, 全书共分为三大部分, 第一部分主要回顾了深度学习的发展历史, 以及Theano的使用 ; 第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识, 包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法 ; 在第三部分中, 针对若干核心的深度学习模型, 如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解, 并针对不同的模型给出相应的具体应用。