深度学习是机器学习的一个分支，是以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。本书深入浅出地介绍了浅层模型、深度学习模型以及相应的正则化技术、卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进、反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元、深度强化学习等内容。本书的目标读者是大学三年级以上的本科生和研究生、广大的工程技术人员、研发人员，亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。