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当综述看吧…
并没有吹得那么好，高分不至于，8.3差不多了
很不错的深度学习相关的入门书籍，看下来一遍又领悟了蛮多，私以为常人学习计算机领域很多知识就是看一次懂一些，新手不可能看一遍一步到位，但是慢慢啃下来还是会有很大的收获，对新手已经是相对友好的书籍了，不可避免的有些细节是不能做到通俗易懂。而且还是开源书籍，更是加大分！
公式化部分不够清楚，很多重要的点比如attention缺乏全局和形象化认识。可以免费下载和排版不错是它的优点
难得的可以推荐的中文深度学习入门，可以翻的教材。大三的时候老师上课听的如同天书的时候，有幸看到了邱老师分享的全书的pdf，感觉结构性一下就立住了。 现在几年过去回头看，老师们咋能把明明好理解的东西讲的那么吓人
和视频课配套学习
非常具体
比西瓜书好读一些，看到了第九章。公式也很多，最好推一下这些公式加深理解，机器学习需要很多线性代数基础。
不排除是我太菜了，有的地方看不懂
前两部分可以看看，第三部进阶模型不推荐看。用来入门还是有难度
目前我看到的最好的一本深度学习理论书。
当时入门时看的书，入门大友好，比李航好读。 看完对一个大框架会有一个基本了解。但是仅适合入门&梳理思路，更深的理解以及更多的细节需要再看其他的材料。建议读完这个啃《统计学习方法 李航》，然后有兴趣可以啃花书《深度学习》和《人工智能一种现代化方法》
作为大而全的参考书，先标记完成，需要时查看吧
从我刚学dl的时候就是这本书, 陆陆续续读了5, 6遍. 常看常新. 每次关注的角度不一样. 当我第一次读时关注于神经网络理论的构建, 认识到各种表示学习的思路. 第二次读的时候关注矩阵的维度, 用于在真正设计网络时明确输入输出与向量变化作为设计的落地基础. 第三次跟bengio一起读时又感叹公式之精简. 不可谓不是神书. 可以说所有语言里, 这本书是我认为dl的第一
看完了。优点是面面俱到，什么都涵盖了，表达也很精确。文献丰富且很新。缺点是新手不友好。等我看懂这本书的时候已经看了很多个intro搞会了他一个公式一句话带过的细节…
不错，20年最近出版的
做毕业论文时翻阅，这一本比之前看的书更加专业且编排不同。
看的眼泪💧掉下来了。结合视频食用，能懂的部分挺好的吧。肯定不能当入门书看的。（从入门到放弃
很多地方太简略了
在看
> 神经网络与深度学习
0 有用 啊呜呜啊 2024-05-11 23:03:19 北京
当综述看吧…
0 有用 lopin 2024-04-20 10:06:57 广东
并没有吹得那么好，高分不至于，8.3差不多了
0 有用 正在读书的人 2024-04-04 09:09:45 广东
很不错的深度学习相关的入门书籍，看下来一遍又领悟了蛮多，私以为常人学习计算机领域很多知识就是看一次懂一些，新手不可能看一遍一步到位，但是慢慢啃下来还是会有很大的收获，对新手已经是相对友好的书籍了，不可避免的有些细节是不能做到通俗易懂。而且还是开源书籍，更是加大分！
0 有用 苏霍壹 2024-02-01 18:29:17 云南
公式化部分不够清楚，很多重要的点比如attention缺乏全局和形象化认识。可以免费下载和排版不错是它的优点
0 有用 小寸i 2024-01-18 09:29:23 福建
难得的可以推荐的中文深度学习入门，可以翻的教材。大三的时候老师上课听的如同天书的时候，有幸看到了邱老师分享的全书的pdf，感觉结构性一下就立住了。 现在几年过去回头看，老师们咋能把明明好理解的东西讲的那么吓人
0 有用 Bill 2024-01-16 20:54:05 宁夏
和视频课配套学习
0 有用 修 2023-12-14 19:48:22 中国香港
非常具体
0 有用 NEMO 2023-11-13 17:16:35 北京
比西瓜书好读一些，看到了第九章。公式也很多，最好推一下这些公式加深理解，机器学习需要很多线性代数基础。
0 有用 辛克莱尔 2023-11-06 19:33:49 广东
不排除是我太菜了，有的地方看不懂
0 有用 eipoz 2023-10-23 09:32:43
前两部分可以看看，第三部进阶模型不推荐看。用来入门还是有难度
0 有用 一方净土 2023-08-18 11:57:50 北京
目前我看到的最好的一本深度学习理论书。
0 有用 ccc一打风 2023-08-15 18:23:02 福建
当时入门时看的书，入门大友好，比李航好读。 看完对一个大框架会有一个基本了解。但是仅适合入门&梳理思路，更深的理解以及更多的细节需要再看其他的材料。建议读完这个啃《统计学习方法 李航》，然后有兴趣可以啃花书《深度学习》和《人工智能一种现代化方法》
0 有用 则成余 2023-08-05 23:22:08 广东
作为大而全的参考书，先标记完成，需要时查看吧
0 有用 njyggs 2023-08-03 23:26:58 广东
从我刚学dl的时候就是这本书, 陆陆续续读了5, 6遍. 常看常新. 每次关注的角度不一样. 当我第一次读时关注于神经网络理论的构建, 认识到各种表示学习的思路. 第二次读的时候关注矩阵的维度, 用于在真正设计网络时明确输入输出与向量变化作为设计的落地基础. 第三次跟bengio一起读时又感叹公式之精简. 不可谓不是神书. 可以说所有语言里, 这本书是我认为dl的第一
0 有用 无所事事 2023-07-19 17:21:14 中国香港
看完了。优点是面面俱到，什么都涵盖了，表达也很精确。文献丰富且很新。缺点是新手不友好。等我看懂这本书的时候已经看了很多个intro搞会了他一个公式一句话带过的细节…
0 有用 向天再借五百年 2023-06-04 18:25:29 天津
不错，20年最近出版的
0 有用 Haas 2023-06-03 23:42:06 上海
做毕业论文时翻阅，这一本比之前看的书更加专业且编排不同。
0 有用 momo 2023-06-03 04:45:51 福建
看的眼泪💧掉下来了。结合视频食用，能懂的部分挺好的吧。肯定不能当入门书看的。（从入门到放弃
0 有用 破帽遮颜 2023-03-13 10:08:54 广东
很多地方太简略了
0 有用 AFan 2023-03-03 23:59:39 上海
在看