本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什

本书在科学计量与知识网络基础方法的基础上，结合经典分析软件BibExcel对相关实践进行了详细的演示。主要内容包含BibExcel简要介绍、知识单元频次统计、共现分析、核心功能演示以及相关功能补充。由于BibExcel软件缺少可视化功能，因此对辅助可视化软件Pajek进行了初步介绍。此外，为了丰富读者对科学计量与知识图谱应用的认识，本书还系统展示了一系列的科学计量与知识网络工具的实践过程，包含了Sci2、GUESS、SATI、STICC