图书介绍：本书的第1章从深度学习相关的基本概念开始，介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点，然后对深度学习中常见的数据集进行了介绍，最后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调试相关的通用技巧，主要涉及如何解决遇到的问题，包括排查错误、检查结果、选择激活函数、正则化和Dropout、设置训练参数等技巧。第3～15章以实际例子介绍了深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧，涵盖了深度学习主要应用的领域和数据类型，内容非常丰富。最后一章作者从实际使用的角度告诉读者如何在生产系统中部署机器学习应用，使得本书的内容更加贴近实际。