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首先，这书是19年出版，不是17年；第二，这本书只有前半部分适合入门，中间往后越来越有偷懒之嫌，我读过较多深度学习入门书，无论是偏理论还是偏实践，这是第一本介绍LSTM不用一张图，而是完全用代码堆砌和打不到重点的文字，LSTM明明最容易且最有必要用图释呈现，这种情况在书中的后半部分很常见，不止是针对LSTM，作者一改在前半部分中动不动就作图说明的风格，那时候甚至不太重要的概念都作图，后来是感觉读者们翅膀一下子就硬了，不需要深入浅出了？可你也没什么过渡部分啊，代码数量在书的后半部分突然猛增，最重要的是注释写的真烂，号称是入门书，代码注释这么烂你好意思吗？能简简单单看懂你代码的人还需要读入门书吗？给三星评价是因为书的前半段有可取之处，在大量同类书中难得用代码把一些最基础功能实现，而不是外调函数。

非常牛的一本书。

在调包类书籍泛滥的当下，这本书可以说是非常old school了，作者通过10多章的铺垫，最终完成了一个微型的深度学习库，这应该也是本书的最大价值。同时这本书的覆盖面和难度对初学者来说还是比较大的，读起来不像同系列的《算法图解》那样轻松。

非常棒。最简单最基础最需要谨慎的思考，这事关建立优秀的直觉.看到后面突然惊觉，DL书包括本书都用到error这个词，而 这个词实际是严重误导了读者，我给取个更好的词， “How far left if I were to reach the target”， 简称“left“；input 和weight 本质上是对称的， forward propagation 与 back propagationyi'以及后面修改weight过程实际上非常符合人类的生活经验：微微旋动weight旋钮，input越大，到达target越快；微微旋动input 旋钮， weight 越大到底target 越快，当然不可能旋动中间层input，我们可以旋动该层前面的weigh。后面教做framework太用心了

适合入门的一本书