具体描述
深度学习是机器学习的重要分支。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》系统地介绍了如何用Python和NumPy一步步地实现深度学习的基础模型，无须借助TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，帮助读者更好地理解底层算法的脉络，进而进行模型的定制、优化和改进。全书由简到难地讲述感知机模型、多分类神经网络、深层全连接网络、卷积神经网络、批量规范化方法、循环神经网络、长短时记忆网络、双向结构的BiGRU模型等神经网络模型的必要算法推导、实现及其实例，读者可直接动手调试和观察整个训练过程，进一步理解模型及其算法原理。
《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》适合没有深度学习基础，希望进入此领域的在校学生、研究者阅读，也适合有一定基础但不满足于“调包”和“调参”的工程师学习，还可供想要深入了解底层算法的研究人员参考阅读。
作者简介
徐彬
重庆大学计算机科学系学士、BI挪威商学院硕士。曾任中国工商银行软件工程师、平安银行应用架构专家、银行间市场清算所创新衍生品及利率产品项目群负责人。研究方向包括信贷及清算风险管控、复杂项目群管理，机器学习在特定场景的应用。
目录信息
1.1深度学习简介 ............................ 2
1.2目标问题：空间中的二分类 .................... 2
1.3感知机模型 ............................. 3
1.3.1感知机函数 ......................... 3
1.3.2损失函数 .......................... 4
1.3.3感知机学习算法 ....................... 6
1.4算法实现 .............................. 8
1.4.1环境搭建 .......................... 8
1.4.2数据准备 .......................... 9
1.4.3实现感知机算法 ....................... 11
1.5小结 ................................. 13参考文献 ................................. 13
第 2章第一个神经网络 14
2.1目标问题：MNIST手写数字识别 ................. 15
2.1.1数据集 ............................ 15
2.1.2图像数据和图向量 ..................... 16
2.2挑战：从二分类到多分类 ..................... 16
2.3 Softmax方法 ............................ 19
2.4正确分类的独热编码 ........................ 20
2.5损失函数——交叉熵 ........................ 21
2.6信息熵和交叉熵 ........................... 21
2.6.1信息熵 ............................ 21
2.6.2交叉熵 ............................ 22
2.7第一个神经网络的学习算法 .................... 23
2.8反向传播 .............................. 26
2.9抽象泄漏 .............................. 27
2.10算法实现 .............................. 28
2.10.1数据准备 .......................... 28
2.10.2实现第一个神经网络 .................... 33
2.10.3实现 MINIST手写数字识别 ................ 36
2.11小结 ................................. 37参考文献 ................................. 38
第 3章多层全连接神经网络 39
3.1第一个挑战：异或问题 ....................... 40
3.2更深的神经网络——隐藏层 .................... 40
3.3第二个挑战：参数拟合的两面性 .................. 42
3.4过拟合与正则化 ........................... 44
3.4.1欠拟合与过拟合 ....................... 44
3.4.2正则化 ............................ 44
3.4.3正则化的效果 ........................ 44
3.5第三个挑战：非线性可分问题 ................... 45
3.6激活函数 .............................. 45
3.7算法和结构 ............................. 47
3.8算法实现 .............................. 50
3.8.1数据准备 .......................... 50
3.8.2实现多层全连接神经网络 ................. 50
3.8.3在数据集上验证模型 .................... 53
3.9小结 ................................. 54参考文献 ................................. 54
第 4章卷积神经网络（CNN） 55
4.1挑战：参数量和训练成本 ..................... 56
4.2卷积神经网络的结构 ........................ 56
4.2.1卷积层 ............................ 57
4.2.2池化层 ............................ 62
4.2.3全连接层和 Softmax处理 ................. 63
4.3卷积神经网络学习算法 ....................... 63
4.3.1全连接层 .......................... 63
4.3.2池化层反向传播 ....................... 64
4.3.3卷积层反向传播 ....................... 65
4.4算法实现 .............................. 68
4.4.1数据准备 .......................... 68
4.4.2卷积神经网络模型的原始实现 ............... 69
4.5小结 ................................. 76参考文献 ................................. 78
第 5章卷积神经网络——算法提速和优化 79
5.1第一个挑战：卷积神经网络的运算效率 .............. 80
5.2提速改进 .............................. 80
5.2.1边缘填充提速 ........................ 82
5.2.2池化层提速 ......................... 83
5.2.3卷积层处理 ......................... 85
5.3反向传播算法实现 ......................... 88
5.3.1池化层反向传播 ....................... 88
5.3.2卷积层反向传播 ....................... 89
5.4第二个挑战：梯度下降的幅度和方向 ............... 91
5.5递减学习率参数 ........................... 92
5.6学习策略的优化方法 ........................ 92
5.6.1动量方法 .......................... 93
5.6.2 NAG方法 .......................... 93
5.6.3 Adagrad方法 ........................ 94
5.6.4 RMSprop方法 ....................... 95
5.6.5 AdaDelta方法 ....................... 96
5.6.6 Adam方法 ......................... 97
5.6.7各种优化方法的比较 .................... 98
目录
5.7总体模型结构 ............................ 100
5.8使用 CNN实现 MNIST手写数字识别验证 ........... 101
5.9小结 ................................. 102参考文献 ................................. 103
第 6章批量规范化（Batch Normalization） 104
6.1挑战：深度神经网络不易训练 ................... 105
6.2批量规范化方法的初衷 ....................... 105
6.2.1数据集偏移 ......................... 106
6.2.2输入分布偏移 ........................ 106
6.2.3内部偏移 .......................... 107
6.3批量规范化的算法 ......................... 107
6.3.1训练时的前向计算 ..................... 107
6.3.2规范化与标准化变量 .................... 108
6.3.3推理预测时的前向计算 ................... 109
6.3.4全连接层和卷积层的批量规范化处理 ........... 110
6.4批量规范化的效果 ......................... 111
6.4.1梯度传递问题 ........................ 111
6.4.2饱和非线性激活问题 .................... 112
6.4.3正则化效果 ......................... 113
6.5批量规范化为何有效 ........................ 113
6.6批量规范化的反向传播算法 .................... 114
6.7算法实现 .............................. 115
6.7.1训练时的前向传播 ..................... 116
6.7.2反向传播 .......................... 117
6.7.3推理预测 .......................... 118
6.8调整学习率和总体结构 ....................... 119
6.8.1模型结构 .......................... 119
6.8.2卷积层批量规范化的实现 ................. 120
6.8.3引入批量规范化后的递减学习率 .............. 121
6.9在 MNIST数据集上验证结果 ................... 122
6.10小结 ................................. 123
参考文献 ................................. 123
第 7章循环神经网络（Vanilla RNN） 125
7.1第一个挑战：序列特征的捕捉 ................... 126
7.2循环神经网络的结构 ........................ 126
7.2.1单层 RNN.......................... 126
7.2.2双向 RNN.......................... 128
7.2.3多层 RNN.......................... 129
7.3 RNN前向传播算法 ......................... 130
7.4 RNN反向传播算法 ......................... 131
7.4.1误差的反向传播 ....................... 131
7.4.2激活函数的导函数和参数梯度 ............... 132
7.5第二个挑战：循环神经网络的梯度传递问题 ........... 133
7.6梯度裁剪 .............................. 134
7.7算法实现 .............................. 135
7.8目标问题：序列数据分析 ..................... 139
7.8.1数据准备 .......................... 139
7.8.2模型搭建 .......................... 144
7.8.3验证结果 .......................... 145
7.9小结 ................................. 147参考文献 ................................. 147
第 8章长短时记忆网络（LSTM）——指数分析 149
8.1目标问题：投资市场的指数分析 .................. 150
8.2挑战：梯度弥散问题 ........................ 150
8.3长短时记忆网络的结构 ....................... 150
8.4 LSTM前向传播算法 ........................ 152
8.5 LSTM反向传播算法 ........................ 153
8.5.1误差反向传播 ........................ 154
8.5.2激活函数的导函数和参数梯度 ............... 155
8.6算法实现 .............................. 156
8.6.1实现 LSTM单时间步的前向计算 ............. 156
8.6.2实现 LSTM多层多时间步的前向计算 .......... 157
8.6.3实现 LSTM单时间步的反向传播 ............. 159
8.6.4实现 LSTM多层多时间步的反向传播 .......... 160
8.7实现沪深 300指数分析 ....................... 161
8.7.1数据准备 .......................... 162
8.7.2模型构建 .......................... 166
8.7.3分析结果 .......................... 167
8.8小结 ................................. 168参考文献 ................................. 169
第 9章双向门控循环单元（BiGRU）——情感分析 170
9.1目标问题：情感分析 ........................ 171
9.2第一个挑战：模型的运算效率 ................... 172
9.3 GRU模型的结构 .......................... 172
9.4 GRU前向传播算法 ......................... 173
9.5 GRU前向传播表达式的其他写法 ................. 174
9.6 GRU反向传播算法 ......................... 175
9.7 GRU算法实现 ........................... 177
9.7.1单时间步的前向计算 .................... 177
9.7.2实现单时间步的反向传播 ................. 178
9.8用 GRU模型进行情感分析 .................... 179
9.8.1数据预处理 ......................... 180
9.8.2构建情感分析模型 ..................... 181
9.9首次验证 .............................. 182
9.10第二个挑战：序列模型的过拟合 .................. 183
9.11 Dropout正则化 ........................... 183
9.11.1 Dropout前向传播算法 ................... 183
9.11.2 Dropout反向传播算法 ................... 184
9.11.3 Dropout Rate的选择 ................... 185
9.12再次验证：GRU+Dropout..................... 186
9.13第三个挑战：捕捉逆序信息 .................... 187
9.14双向门控循环单元（BiGRU） ................... 187
9.15第三次验证：BiGRU+Dropout .................. 188
9.16小结 ................................. 189
参考文献 ................................. 189
附录 A向量和矩阵运算 191
附录 B导数和微分 194
附录 C向量和矩阵导数 195
附录 D概率论和数理统计 201
索引 205
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读后感
本书条理清晰，内容原创，深入浅出，详细剖析了常用智能算法的原理和实现过程，是同类书籍中不可多得的精品诚意之作。本公司老板认为本书内容实用，对工作参考价值很大，给大家买了一本放实验室的图书角，总被同事借阅轮不到，索性自己买了一本慢慢看也方便随时查阅，加油！希...
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用户评价
在信息爆炸的时代，想要深入理解一个新兴且复杂的领域，尤其是像深度学习这样需要扎实数学和编程基础的学科，着实是一项挑战。我一直对人工智能的发展充满了好奇，也深知深度学习是推动这一浪潮的核心驱动力。市面上的书籍琳琅满目，但很多要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于浅显，缺乏深度，难以真正建立起对算法原理的透彻理解。当我看到《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》的标题时，我被“零起点通关”和“基于Python和NumPy实现”这两个关键词深深吸引。这预示着它可能是一本能够弥合理论与实践鸿沟的入门指南，尤其对于我这样没有深厚背景但又渴望亲手实践的读者来说，这无疑是雪中送炭。我期待它能以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到神经网络的核心算法，并通过代码实现来巩固和验证理论知识。特别是“NumPy实现”这一点，我非常看重，因为NumPy是Python在科学计算领域不可或缺的工具，用它来从头实现算法，能够让我更清晰地看到每一个计算步骤背后的逻辑，而不是仅仅依赖于高层封装的库。这种“从底层构建”的学习方式，往往能够培养出更扎实、更深刻的理解，从而在面对更复杂的模型和框架时，能够游刃有余。我希望这本书能够带领我一步步拆解神经网络的“黑箱”，理解梯度下降是如何工作的，反向传播是如何计算导数的，激活函数又扮演着怎样的角色。更重要的是，我希望它能教会我如何将这些理论知识转化为实际可运行的代码，用Python和NumPy来构建、训练和评估自己的第一个神经网络模型。这本书的出现，让我的深度学习学习之路充满了希望，仿佛看到了一个清晰的“通关秘籍”，能够引导我这个“零起点”的玩家，逐步解锁深度学习的奥秘。
人工智能的浪潮汹涌而来，深度学习作为其核心技术，吸引了无数的目光。然而，对于我这样的普通爱好者而言，如何才能真正掌握这门技术，始终是一个难题。市面上关于深度学习的书籍，要么充斥着令人望而生畏的数学公式，要么就直接讲解框架的应用，让人难以触及算法的本质。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》的出现，恰好解决了我的困扰。我非常看重“零起点”这个定位，它意味着这本书将以一种非常友好的方式，将复杂的深度学习概念拆解开来，层层递进，让初学者也能轻松入门。而“基于Python和NumPy实现”更是我的福音。我一直认为，理解一个算法最深刻的方式，就是用最基础的工具去亲手实现它。NumPy能够帮助我清晰地看到神经网络的每一个计算步骤，例如矩阵运算、梯度计算等，从而真正理解其背后的原理，而不是仅仅停留在API的使用层面。我期待这本书能够详细讲解神经网络的基本构成，包括神经元、激活函数、损失函数等，并深入阐述反向传播算法的原理，并通过具体的Python和NumPy代码示例，演示如何实现这一关键的训练过程。这本书，将是我开启深度学习探索之旅的最佳向导，我期待它能让我从理论到实践，真正掌握神经网络的构建和应用。
作为一个对科技前沿领域有着强烈探索欲望，但又深受专业术语和复杂公式困扰的普通读者，《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》的标题，如同一束光，照亮了我学习深度学习的道路。我尤其赞赏“零起点”这个定位，这意味着本书将以一种极为友好的方式，引领初学者进入深度学习的世界，消除了我之前对学习门槛过高的顾虑。而“基于Python和NumPy实现”更是让我看到了将理论付诸实践的可能。我一直认为，学习一个复杂的算法，最好的方式就是用最基础的工具，亲手去构建它，去感受它的脉搏。NumPy的强大之处在于它能够让我们清晰地看到每一个数值计算的细节，从而彻底理解神经网络中的矩阵运算、梯度计算等核心概念，避免了对高级框架的盲目依赖。我希望这本书能够详细地讲解神经网络的基本原理，从最简单的线性模型，到多层感知机，再到更复杂的模型结构，都能有清晰的阐述。我尤其期待书中能够深入讲解反向传播算法的推导过程，并通过具体的Python和NumPy代码示例，展示如何实现这一关键的训练机制。我希望通过阅读本书，我能够不仅理解神经网络是如何工作的，更能掌握如何用代码来构建、训练和调优一个神经网络模型，从而真正地“通关”神经网络的奥秘，开启我深度学习的探索之旅。
我对人工智能，尤其是深度学习领域充满了浓厚的兴趣，但由于之前接触的计算机科学基础和数学理论相对薄弱，常常在阅读相关书籍时感到力不从心。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这个书名，仿佛为我量身定做。我特别欣赏“零起点”这个定位，它给予了我这个“门外汉”尝试的勇气，意味着这本书不会假设读者已经拥有深厚的专业背景。而“基于Python和NumPy实现”更是精准地击中了我的痛点。我坚信，要真正理解一个算法，必须亲手去实现它，理解其中的每一个细节。NumPy作为Python中最基础的科学计算库，它能够让我们清晰地看到数据是如何流动的，计算是如何进行的，而不是仅仅依赖于高级框架的封装。《实战深度学习算法》这本书，我期望它能够从最基本的概念开始，循序渐进地讲解神经网络的构成，比如神经元的工作原理、激活函数的选择、损失函数的意义等等。我希望书中能够详细阐述反向传播算法的数学原理，并用清晰的代码演示如何用NumPy来实现这个关键的计算过程。更重要的是，我希望它能指导我如何将这些基础知识应用到实际问题中，比如如何准备数据，如何构建模型，如何进行训练和评估。这本书，对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一张通往深度学习世界的“入场券”，我期待它能带我走出理论的迷宫，踏上实践的坚实土地。
在我探索深度学习的漫漫长路上，我曾翻阅过不少书籍，但往往在深入讲解某些算法时，面对大量的数学公式和抽象概念，便会感到力不从心，甚至产生放弃的念头。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这个书名，带着一种“接地气”的亲和力，让我眼前一亮。尤其“零起点”这三个字，如同一剂强心针，给了我这个初学者莫大的信心。它暗示着本书将以最简单、最直观的方式，引导读者理解神经网络的奥秘，而无需担心被复杂的数学理论所淹没。更让我期待的是“基于Python和NumPy实现”的承诺。我坚信，理论与实践的结合是学习任何一项技能的王道，而NumPy作为Python强大的数值计算库，能够帮助我们将抽象的算法逻辑转化为可执行的代码，从而更深入地理解神经网络内部的运作机制。我希望这本书能够详细讲解从单个神经元的模型，到多层感知机的结构，再到反向传播算法的精髓。更重要的是，我希望它能提供清晰的代码示例，让我能够亲手搭建、训练并观察我的第一个神经网络模型，从而真正做到“知其然，更知其所以然”，为我日后的深度学习学习之路打下坚实的基础。
我一直对人工智能的底层逻辑充满好奇，但市面上很多关于深度学习的书籍，要么堆砌了大量的数学公式，让非数学专业的我望而却步，要么就是直接跳到高级框架的使用，让人感觉知其然不知其所以然。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的大门。我尤其看重“零起点”这个标签，这意味着它能够照顾到像我这样的初学者，不会因为缺乏先修知识而产生畏难情绪。更吸引我的是“基于Python和NumPy实现”的承诺。我坚信，对于学习任何一个复杂的算法，从基础工具出发，亲手实现，是理解其精髓的最佳途径。NumPy提供了强大的数值计算能力，用它来构建神经网络，能够让我们深入理解每一个计算单元是如何运作的，而不是仅仅依赖于抽象的API调用。我迫切地希望这本书能够详细地讲解神经网络的基本构成单元，比如神经元模型，如何通过权重和偏置来学习输入数据的模式。我也期待它能够清晰地阐述前向传播和反向传播的整个过程，特别是梯度下降算法是如何通过不断调整权重来最小化损失函数的。书中提供的代码示例，我希望不仅仅是“拿来就能用”的模板，而是能够有详尽的解释，让我明白每一行代码的作用，以及它们与理论知识的对应关系。我渴望能够通过这本书，不仅学会如何搭建一个神经网络，更能理解其背后的数学原理和工程实现细节，从而真正掌握深度学习的核心技能，为将来更深入的学习和研究打下坚实的基础。
长久以来，我对人工智能领域，尤其是神经网络的运作机制充满了好奇，但苦于缺乏系统性的入门指导，加之对其中涉及的数学理论感到畏惧，始终未能真正跨入这一领域。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这本书的标题，直接击中了我的痛点。我非常欣喜地看到“零起点”这个定位，这意味着本书将不会假设读者具备深厚的先备知识，而是会以一种循序渐进、易于理解的方式，带领读者逐步深入。更令我兴奋的是“基于Python和NumPy实现”的承诺。我坚信，要真正理解任何一种算法，动手实践是必不可少的环节，而NumPy作为Python中最基础且强大的数值计算库，能够帮助我清晰地看到每一个计算步骤，例如矩阵乘法、梯度下降等，从而摆脱对高级框架的“黑箱”依赖。我期待这本书能够从最基础的神经元模型开始，详细讲解其工作原理，然后逐步过渡到多层神经网络的构建，并深入剖析反向传播算法的核心思想及其在NumPy中的具体实现。我希望书中提供的代码示例，不仅能够清晰地注释，更重要的是能够让我通过运行和调试，直观地感受模型是如何学习和优化的。这本书，无疑是我深入探索深度学习世界的理想起点，我期待它能为我构建起坚实的理论基础和实践能力。
作为一个对数据科学和机器学习充满热情，但又深受理论书籍“劝退”困扰的爱好者，我一直在寻找一本能够真正将抽象概念转化为具体实践的教材。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这个书名，立刻勾起了我的兴趣。首先，“零起点”这三个字，对于像我这样初次接触深度学习，对其中的数学公式感到畏惧的读者来说，无疑是一剂强心针。这意味着它不会上来就抛出一堆高深的微积分、线性代数知识，而是会以一种更易于理解的方式，循序渐进地引导读者进入这个领域。其次，“实战”和“基于Python和NumPy实现”是这本书最大的亮点。我深知，理论的海洋固然广阔，但如果没有实践的船只，很容易迷失方向。通过Python和NumPy这样的基础工具来实现算法，能够让我们更直观地理解每一个数学运算的背后含义，以及它们如何协同工作构成一个完整的神经网络。这比直接调用TensorFlow或PyTorch等高级框架，能够帮助我们建立起更坚实的地基。我期望这本书能够详细讲解从最简单的感知机模型开始，到多层感知机，再到更复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演进过程。在这个过程中，我希望作者能够用清晰的图示和生动的比喻，来解释像损失函数、优化器、正则化等关键概念。最重要的是，我希望书中提供的每一个代码示例，都能够清晰地注释，并且能够在我自己的环境中愉快地运行，让我能够亲手调试，观察参数的变化，感受模型是如何学习和优化的。我期待这本书能够让我不仅“知道”神经网络是什么，更能“做到”构建和训练神经网络。
在当前人工智能浪潮席卷全球的背景下，深度学习无疑是其核心驱动力。然而，对于像我这样背景并非强相关的读者来说，如何入门这个看似高深莫测的领域，一直是一个难题。市面上的书籍，要么内容过于学术化，充斥着我难以理解的数学公式，要么就直接跳到框架使用，让人感觉“知其然，不知其所以然”。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》的出现，恰好填补了这一空白。我特别喜欢“零起点”这个标签，它给了我极大的信心，让我相信即使没有深厚的数学和计算机基础，也能在这本书的引导下，一步步掌握深度学习的核心知识。而“基于Python和NumPy实现”更是让我看到了理论与实践相结合的希望。用NumPy这样的基础库来实现算法，能够让我真正理解神经网络的每一个计算步骤，而不是仅仅依赖于高级框架的封装。我期望这本书能够从最基础的神经元模型讲起，逐步深入到多层感知机的结构，再到反向传播算法的原理和实现。我希望书中能够提供清晰的数学推导，但同时辅以生动的比喻和易于理解的代码示例，让我能够将抽象的理论知识转化为具体的代码实践。这本书，对我来说，将是一把解锁深度学习大门的钥匙，我渴望它能带领我，用自己的双手，一步步构建并理解神经网络的强大之处。
在我漫长的学习生涯中，我遇到过不少关于机器学习和人工智能的书籍，但真正能够让我感到“豁然开朗”的却寥寥无几。很多书籍要么过于注重理论的严谨性，导致内容晦涩难懂，难以消化；要么就过于偏重工具的使用，让人难以理解算法的内在机制。《实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）》这本书，从书名上就传递出一种“亲民”和“实用”的气息。我尤其被“零起点”这三个字所吸引，这对于我这样背景并非非常扎实，但又渴望跨入深度学习殿堂的读者来说，无疑是一个巨大的福音。它预示着这本书会从最基础的概念讲起，用一种易于理解的方式，逐步引导读者构建对神经网络的认知。而“基于Python和NumPy实现”更是让我眼前一亮。我一直认为，学习一个算法最好的方式就是亲手实现它。NumPy作为Python中最基础也是最强大的科学计算库，用它来从头构建神经网络，能够让我们深入理解每一个计算环节，避免了直接使用高级框架所带来的“黑箱效应”。我希望这本书能够详细地介绍从单个神经元的原理，到多层感知机（MLP）的结构，再到如何通过反向传播算法来更新模型的权重和偏置。我也期待书中能有清晰的数学推导，但同时辅以易于理解的解释和代码示例，让我能够将理论与实践完美结合。我想象着，在读完这本书后，我能够独立地用Python和NumPy编写出自己的神经网络模型，并且能够理解模型训练过程中出现的各种问题，并找到解决的方法。
需要一本人工智能的图书，这本书非常好，适合国人的学习习惯。书本中即有理论，也有代码实践，可以跟着逐渐由浅入深地学习。
需要一本人工智能的图书，这本书非常好，适合国人的学习习惯。书本中即有理论，也有代码实践，可以跟着逐渐由浅入深地学习。
才看完前两章，做了读书笔记，豁然开朗。看原作者在github源码库上的回复，挺较真的。
附录把数学基础拎了一遍，数学符号在最开始有统一定义，秒杀市面上大部分“深度学习框架说明书”
才看完前两章，做了读书笔记，豁然开朗。看原作者在github源码库上的回复，挺较真的。
