书籍介绍
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。
本书图例丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。
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用户评论
关于机器学习的一本入门书，讲得要是再深入些就好了
适合初学者
作为名词解释扫盲，目标达成
No.7《图解神父网络》，山下隆义。
为了掌握一门新知识，在朋友推荐下，去图书馆借来的这本书，用了两天的时间读完，并对重要知识点进行了记录，感觉很有意思，但数学公式有些没有研究透彻。
最近要写与之相关的一篇文章的综述，因为是新领域，所以没有概念，迟迟下不了笔，希望明天能完成吧。
18书15. 挺好的入门书，不深，不偏，插图到位。数据和工具的视角值得肯定。偶有翻译问题，无妨。
难懂，有的公式推导有误，全书感觉是在推数学公式，该深入的地方又没讲太清楚，不值得花时间读
算是个科普书了，里面有数学公式和代码，有点教科书分格的科普书吧，对非专业的来说，其实还挺枯燥的。
我觉得世界需要这种书 简单 除了定义换元之类的没明确指代需要读者水平硬补 式子有时候错个加减号这种 都还不错 以后我就不用看到讨论深度学习啥的就跑路了 好耶
关键问题没有讲清楚，也没用告诉读者需要哪些数学基础，很多公式对读者不友好，零基础入门很恼火啊