目前，人工智能技术举世瞩目，深度学习也引起人们广泛关注。在实践上，深度学习推动了人工智能革命性进步，其相关算法已经应用到众多领域。然而，这种“革命性”的技术，常被认为非常复杂，让人敬而远之。而实际上，深度学习的理论和概念并不晦涩难懂。本书将一步步地介绍相关理论和公式，并引导读者从零开始完成编码实现。
本书内容第1章：介绍深度学习的演化过程。
第2章：介绍与深度学习相关的机器学习算法。
第3章：介绍深度信念网络与栈式去噪自编码器。
第4章：集中介绍dropout和CNN的相关算法。
第5章：重点介绍深度学习库DL4J及实践经验。
第6章：面向实战，实践深度学习算法和相关Java库的工程开发。
第7章：广泛介绍Teano、TensorFlow和Caffe 等深度学习框架。
第8章：介绍深度学习的最新动态及相关资源。
本书的使用要求Java 8或以上（支持lambda 表达式），DeepLearning4J 04或以上版本的Java库。
目标读者本书是为那些想了解深度学习算法并期望应用到实践中的Ｊava程序员而设计的。内容涵盖机器学习和深度学习的核心概念和方法，但并不要求读者具有机器学习经验；同时，本书用极简的代码实现深度学习算法，这对一般Java程序员在语言技能和深度学习实现上有很大帮助。
下载示例代码读者可使用在注册的账户下载本书的示例代码。如果你不是在官网购买的此书，可以访问注册，代码文件会直接通过电子邮件发送给你。
你可根据以下步骤下载代码文件：
（1）使用你的电子邮箱和密码登录或注册我们的网站。
（2）将鼠标悬停在上方的SUPPORT（支持）标签处。
（3）点击 Code Downloads & Errata。
.（4）在Search（搜索）栏输入书籍名称。
（5）选择你要下载代码文件的书籍。
（6）从下拉菜单中选择你自何处购买此书。
（7）点击Code Download。
也可以通过点击Packt官网该书页面上的Code Files按钮来下载代码文件。在Search栏输入书籍名称就可以访问书籍页面。但这需要先登录你的Packt账户。
下载文件后，请用以下软件的最新版本解压文件：
WinRAR/7Zip（对于Windows）。
Zipeg/iZip/UnRarX（对于Mac）。
7Zip/PeaZip（对于Linux）。
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第2章：介绍与深度学习相关的机器学习算法。
第3章：介绍深度信念网络与栈式去噪自编码器。
第4章：集中介绍dropout和CNN的相关算法。
第5章：重点介绍深度学习库DL4J及实践经验。
第6章：面向实战，实践深度学习算法和相关Java库的工程开发。
第7章：广泛介绍Teano、TensorFlow和Caffe 等深度学习框架。
第8章：介绍深度学习的最新动态及相关资源。
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目标读者本书是为那些想了解深度学习算法并期望应用到实践中的Ｊava程序员而设计的。内容涵盖机器学习和深度学习的核心概念和方法，但并不要求读者具有机器学习经验；同时，本书用极简的代码实现深度学习算法，这对一般Java程序员在语言技能和深度学习实现上有很大帮助。
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