写给新手的深度学习2——用 Python 实现的循环神经网络RNN和VAE、GAN

　　我妻幸长一家以“人与AI的共生”为使命的公司SAI-Lab（https://sai-lab.co.jp）的董事长，从事AI相关的教育和研究开发工作。日本东北大学研究生院理学研究科毕业，理学博士（物理学），对人工智能（AI），复杂系统，脑科学，奇点等很感兴趣。作为一名编程/人工智能讲师，迄今已在线指导了近35,000人。在世界的教育视频平台Udemy开设了《AI完美大师》《全民AI》《脑科学与人工智能》等课程。作为一名工程师，他开发了VR，游戏和SNS等许多不同类型的应用程序

　　《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础，不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架，以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学习和Python 编程及数学的相关知识进行了简要概括，然后依次介绍了 RNN、LSTM、GRU、VAE、GAN 的工作原理及编程实现，这也是本书的主要内容，后一章作为进阶准备，介绍了化算法、机器学习的一些技巧以及几种便于开发、试错的数据集。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。