实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）

　　徐彬，重庆大学计算机科学系学士、BI挪威商学院硕士。曾任中国工商银行软件工程师、平安银行应用架构专家、银行间市场清算所创新衍生品及利率产品项目群负责人。 研究方向包括信贷及清算风险管控、复杂项目群管理，机器学习在特定场景的应用。

　　深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python 和 NumPy 一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU 模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。
　　本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。 

　　徐彬，重庆大学计算机科学系学士、BI挪威商学院硕士。曾任中国工商银行软件工程师、平安银行应用架构专家、银行间市场清算所创新衍生品及利率产品项目群负责人。 研究方向包括信贷及清算风险管控、复杂项目群管理，机器学习在特定场景的应用。

　　深度学习是机器学习的重要分支。本书系统地介绍了如何用 Python 和 NumPy 一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的 BiGRU 模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。
　　本书适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。