本書聚焦深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)理論和核心算法，全面系統(tǒng)地論述深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，兼顧人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識與領(lǐng)域**原創(chuàng)基礎(chǔ)理論，構(gòu)建脈絡(luò)清晰的人工智能理論體系。本書首先介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要包括線性代數(shù)、概率論、信息論三部分；緊接著系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的重點內(nèi)容，主要分為五方面，即深度學(xué)習(xí)的逼近理論，深度學(xué)習(xí)的表征理論，深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)理論，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化理論，深度學(xué)習(xí)的核心算法。