书籍摘要

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是一本由斋藤康毅著作、陆宇杰翻译的深度学习入门书籍，于2018年7月由人民邮电出版社出版。本书以“从零开始”为核心理念，旨在通过简单易懂的方式，带领读者逐步深入理解深度学习的原理和技术。书中不依赖外部深度学习框架，仅使用Python语言和少量基础库（如NumPy和Matplotlib），从零实现一个经典的深度学习网络，帮助读者在实践中掌握深度学习的核心概念。

书中内容涵盖了深度学习的基础知识，包括神经网络的基本概念、激活函数、误差反向传播法、卷积神经网络等重要技术。此外，还介绍了学习相关的实用技巧，如参数更新方法（SGD、Momentum、AdaGrad、Adam等）、权重初始值的设定、正则化技术（权值衰减、Dropout等）以及Batch Normalization等。书中通过MNIST手写数字识别等实际案例，展示了如何应用深度学习技术解决实际问题，并探讨了深度学习在自动驾驶、图像生成、强化学习等领域的应用前景。

本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。书中不仅提供了详细的理论讲解，还附带了可运行的Python代码，读者可以通过实验加深对深度学习技术的理解。译者陆宇杰在译者序中提到，本书的出版旨在为国内的AI技术社区添砖加瓦，帮助更多人降低入门深度学习的门槛。

总体而言，《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是一本理论与实践相结合的深度学习入门书籍，通过逐步构建深度学习模型的方式，让读者深刻理解深度学习的本质。书中内容丰富、讲解清晰，适合希望深入学习深度学习技术的读者。