以人工智能为代表的新技术正在给人们的生产和生活方式带来革命性变化。人工智能技术试图了解智能的本质，并产生一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。让计算机理解现实世界中诸如图像，语音和语言等数据所蕴含的高层次抽象信息，并加以利用，是该领域大的挑战之一。诸多理论和实践成果表明，以深度神经网络为代表的“深度结构”是解决该问题的重要工具之一。本书详细论述了采用深度结构的动机、原理和理论依据，讨论了训练深度神经网络的难点，继而详尽的介绍了自动编码器、受限玻尔兹曼机以及深度置信网络的概念和理论，并进行了理论分析。本书是深入理解深度学习的动机和原理的经典之作。