深度学习理论与实践

　　深度学习作为表示学习的重要分支，有着广泛的应用价值。深度学习通常会基于多层的神经网络，它能从大规模数据中提取有效特征来表示数据，从而提高机器学习算法的性能。本书以重庆工商大学等单位的机器学习、图像处理课题为基础，系统地介绍特征选择的基本概念，以及相关的理论和算法，也对深度学习的前沿研究（如区域-卷积神经网络等）和其在计算机视觉中的应用（如目标检测）进行详细介绍，*后对深度学习的发展方向进行展望。