深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8 章，详细讲解了深度神经网络、Elman 神经网络、Jordan 神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数字公式，它旨在解释深度学习模型是如何工作的，让读者学会如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘，从而让读者迅速地学以致用，可以用深度学习构建更智能的应用。本书适合数据科学家、各领域的研究人员阅读，也适合其他对深度学习感兴趣的人士阅读。