深度学习入门

太棒了，力荐想在自己专业引入机器学习或深度学习算法的朋友们阅读，这简直是《三天了解深度学习》《小白的深度学习入门书》表演，从没见过一本书讲梯度还从求导开始，很对得起前言中对书的定位，承诺的都做到了（爱死了能实现承诺的作者）。私以为写得特别好的部分非反向传播莫属，第五章读了4遍，不是因为第一次没看懂，就是单纯太喜欢了；其次是第七章，很友好但确实还是需要一点基础才会更有价值；再次是第六章，权重初始值设置部分算亮点，但正则化部分还可以更好些。想来近一年看来最可爱的编程算法书大多出自日本学者之手（不知是不是也有翻译因素），图灵丛书居多，以后选书方向更明确了，开心。

确实是很好的入门书，从简单开始逐渐深入，0基础也能看懂。

是也乎 ╮(╯▽╰)╭ 和隔壁那本图解的内容一致…侧重原理讲解…乍完成一个实锤…死活不讲…再也不买日本人写的了啊啊啊啊啊啊啊啊…

对于深度学习入门而言，这是我推荐的第一本书，随便翻过不下10本类似书籍，应该说这本从各方面而言都是最佳的。 虽然这本书没有任何现有框架的介绍，比如sklearn，tensorflow，keras等，但是对于像从头了解深度学习（特别是神经网络）而言，非常好。 在这本书的基础上，再去找个比如sklearn的框架按照例子跑跑，就差不多了。

非常清晰的一本深度学习入门书，没有过多的公式罗列，无论是没接触过DL的算法工程师，还是有意向了解DL的工程师，都很适合来读。美中不足的是可能过于强调浅显易懂，反而把一些简单的事情复杂化了，比如链式法则；然后就是有些代码写的不够好，有些误导性。

太适合新人了，i了i了😭😭

numpy完成的深度学习原理介绍，重理解而非应用。从手写数字识别到卷积层的图片案例，本书好像从图像识别着手的，继续啃下一本nlp吧。

入门书籍！！！

真的很友好，一周入门CNN不是大话👍🏻

看自己想看的部分，看起来会比较快，这种读书方法适合这些技术书。这本书无疑是我看过的最通俗易懂的关于深度学习的入门书了，简单直观，对概念的理解有比较好的帮助。比如梯度消失、过拟合、激活函数、softmax、损失函数、反向传播、训练集、验证集、测试集、SVG、超参数…