本书由浅入深，首先概述了神经网络的发展，并介绍了交通大数据和深度学习的数学基础知识。在此基础上，以理论结合案例的形式，介绍了交通领域大数据与深度学习的应用，包括感知机、BP神经网络、循环神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、图卷积神经网络、编码器-解码器和注意力机制、Transformer，详尽展示了交通大数据和深度学习技术及应用的全貌。

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