全書共分6章。第1章 深度學習理論基礎(chǔ)，闡述了人工智能、機器學習、深度學習理論、技術(shù)和方法以及三者之間的關(guān)系。第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，總結(jié)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的架構(gòu)、類型、工作原理和優(yōu)化訓練方法。第3章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，分析論述了深度學習的典型算法——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)成、機理、發(fā)展和應用，探討了深度學習的前沿模型——圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和圖注意力網(wǎng)絡的機制、優(yōu)勢和實現(xiàn)方法。第4章 海洋硬目標檢測DL模型構(gòu)建，將深度學習引入到海洋目標檢測領(lǐng)域，基于CNN構(gòu)建了針對硬目標檢測的深度學習模型——OceanTDAx系列模型，并對模型進行訓練、優(yōu)化和評估，在此基礎(chǔ)上采用所構(gòu)建的模型進行海洋目標檢測實驗。第5章海洋分布目標檢測DL模型構(gòu)建，構(gòu)建了針對海洋分布目標檢測的深度學習模型——OceanTDLx系列模型，并對模型進行訓練、優(yōu)化和目標檢測實驗。第6章基于多核并行架構(gòu)的海洋目標檢測，設計了OISPMDA-FDB多核并行架構(gòu)，實現(xiàn)基于CNN初檢的CFAR海洋目標提取、卡方分布臨界值海洋目標提取、基于loglogistic的海洋目標提取、基于伴方差修正模型的復雜海況的海洋目標提取，共執(zhí)行了4類30個海洋目標參數(shù)并行提取實驗。