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深入浅出

物理学家写的深度学习方面的书，直觉很好。

作为入门书确实挺不错，不像Ian的《深度学习》太细，也不像周志华的《机器学习》门类多，细节少，只专注于讲清楚DNN的是如何工作的

相当牛逼的一本网络书，可惜我读到的太晚，之前走了许多弯路，如果能早点读到应该能够进步得更快。不过就算书中许多知识之前已经明白了，再重新看一次也能够得到许多新的收获，我觉得对于机器学习、深度学习来讲，这是对模型有一个更全面了解的必经之路

作为入门书确实挺不错，不像Ian的《深度学习》太细，也不像周志华的《机器学习》门类多，细节少，只专注于讲清楚DNN的是如何工作的

一直以为，读不懂书的时候，可能并不是因为你笨，而是，作者太垃圾了。爱因斯坦曾经说：“怎样才算你真正搞懂了一个东西？当你能把这个东西给你奶奶讲明白的时候，才算真正搞懂了它。” 本书最大的亮点在于用动画演示了那些重要的数学原理，非常直观。这也是网络出版书相比实体...

一直以为，读不懂书的时候，可能并不是因为你笨，而是，作者太垃圾了。爱因斯坦曾经说：“怎样才算你真正搞懂了一个东西？当你能把这个东西给你奶奶讲明白的时候，才算真正搞懂了它。” 本书最大的亮点在于用动画演示了那些重要的数学原理，非常直观。这也是网络出版书相比实体...

对于讲解技术问题，最好方式就是列数学公式，或者直接上代码， 这本书都做到了，非常之好。 这本书对于代码的基础就是简单的python入门，当然，python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的求导和简单的矩阵运算，与代码层面相反，对于这个大多数人都学过内容，...  

一直以为，读不懂书的时候，可能并不是因为你笨，而是，作者太垃圾了。爱因斯坦曾经说：“怎样才算你真正搞懂了一个东西？当你能把这个东西给你奶奶讲明白的时候，才算真正搞懂了它。” 本书最大的亮点在于用动画演示了那些重要的数学原理，非常直观。这也是网络出版书相比实体...

这本书透彻地讲解了神经网络的基础知识。用MNIST手写数字图像的识别作为例子，给出了能实际运行的神经网络Python代码。训练后的网络从最初95%的准确率（一个隐藏层），逐渐加入各种优化手段，最后提高到99.67%（CNN，卷积神经网络）。 书中引用了不少新的论文，给人进一步研究...