深度学习是机器学习领域中一个非常活跃的研究方向，近年来在语音识别、图像识别、自然语言处理等众多领域取得了革命性的突破。深度学习方法与应用这本综述是由李登和董宇撰写，英文原文值得初学者阅读。
本书提供了广泛的最新深度学习方法的概览，并将这些方法应用于多种信号处理和信息处理任务中。在选择应用领域时，作者考虑了三个标准：一是作者自身的专业知识或知识，二是那些已经通过深度学习技术成功使用的应用领域，例如语音识别和计算机视觉；三是那些有潜力被深度学习显著影响并且受益于最新研究努力的应用领域，包括自然语言和文本处理、信息检索以及通过多任务深度学习支持的多模态信息处理。
书中涵盖的主题包括自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等领域。该书不仅探讨了深度学习在这些领域的应用，而且还是对深度学习方法本身深入浅出的介绍，这使其成为研究人员和学生了解深度学习方法及其在信号和信息处理中应用的宝贵资源。
深度学习的研究成果对现代技术社会影响巨大，特别是在自动语音识别方面，它对于我们的技术社会具有极其重要的意义。深度学习的范畴和应用广泛，涵盖了从语音到图像识别，再到自然语言处理等多个方面。
深度学习的快速发展得益于算法、硬件和大数据的共同进步。算法上，深度学习通过模拟人脑神经网络结构，使用了多层非线性处理单元来进行特征提取和数据表示学习。在硬件方面，GPU的高性能计算能力大大加快了深度神经网络的训练过程。数据方面，互联网时代产生了大量的数据，为深度学习提供了丰富的训练素材。
值得注意的是，深度学习在自然语言处理和文本处理方面也显示出了巨大的潜力。它可以帮助构建复杂的语言模型，用于机器翻译、情感分析、文本生成和其他语言相关的任务。信息检索领域的深度学习方法则能够帮助设计更智能的搜索引擎，它们能更好地理解用户的查询意图，提供更精确的搜索结果。
深度学习的多任务学习方面，通过共享不同任务之间的信息，不仅能够提高单个任务的性能，还能够在学习过程中充分利用数据，让计算机能处理更复杂的任务。
深度学习在信号和信息处理方面展现了非常广泛的应用前景，它正在推动信息处理技术的革新，对现代科技社会产生了深远的影响。对于对深度学习方法及其应用感兴趣的研究人员和学生来说，这是一本及时而重要的书籍，不容错过。
