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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），简称为神经网络（NNs）或连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。神经网络是计算智能和机器学习研究领域内非常活跃的分支之一。深度学习（Deep Learning）算法是近年来在人工神经网络领域的一项重大突破。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征，来发现数据的分布式特征。在深度学习中，我们并不告诉计算机如何解决问题，相反，计算机自己能够从观测数据中学习，然后通过学习结果，自行解决问题。
从2006年开始发展起来的深度学习算法经过多年的快速发展已经在计算机视觉、语音识别和自然语言处理中的许多重要问题上有杰出的表现。由于深度学习的先进性，已经使得机器智能开始加速走进人类的生活。在深度学习算法发展的过程中，有一些深度学习框架随之发展起来并广受欢迎。本书介绍的Caffe是一款优秀的神经网络深度学习框架，在深度学习领域广受欢迎。本书的目的是帮助读者掌握深度学习的核心概念，并深入浅出地介绍Caffe的内容和基于Caffe的深度学习模型。