學習《圖解深度學習》PDF+山下隆義+張彌+對比

從學習深度學習方向至今，感受《圖解深度學習》和《深度學習入門基於Python的理論與實現》這兩本書是必讀的，對於但願快速入門並上手的學習愛好者比較適用。

《圖解深度學習》是從深度學習的發展歷程講起的，從理論和實踐兩個方面介紹了深度學習的各類方法，以及深度學習在圖像識別等領域的應用案例。內容圖文並茂，涉及神經網絡、卷積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提升， 並介紹了包括Theano、Pylearn二、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow等深度學習工具的安裝和使用方法。書如其名，《圖解深度學習》圖例很是豐富，清晰直觀，適合全部對深度學習感興趣的讀者閱讀。

《圖解深度學習》PDF，221頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。 做者:山下隆義，譯者:張彌。
下載: https://pan.baidu.com/s/1qUHRai-lSKeTt-dtGKUxSw
提取碼: 5hjn

《圖解深度學習》主要講了八章內容，第1章什麼深度學習，第2章神經網絡，第3章卷積神經網絡，第4章受限玻爾茲曼機， 第5章自編碼器及在預訓練中的應用，第6章提升泛化能力的方法，第7章學習深度學習開發環境和工具，第8章深度學習的應 用案例和發展。

 

我認爲是難度適中，能夠做爲入門提升書，不深不偏，插圖到位，數據和工具的視角值得確定。

經過對比學習，我認爲《深度學習入門基於Python的理論與實現》也至關不錯，兩本能夠配合學習。這本書真的是不來虛的，一上來就是手把手教你一步步搭建出一個神經網絡，還能把每一步的出處講明白，神經網絡和數字通訊裏面的均衡有殊途同歸之妙。

《深度學習入門基於Python的理論與實現》高清中文PDF，314頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。配套源代碼。做者:齋藤康毅
下載：https://pan.baidu.com/s/1TaTZzete0hY8mK_jSqFsww

《深度學習入門基於Python的理論與實現》是深度學習真正意義上的入門書，深刻淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零建立一個經典的深度學習網絡，使讀者在此過程當中逐步理解深度學習。

我從中不只學習了深度學習和神經網絡的概念、特徵等基礎知識，對偏差反向傳播法、卷積神經網絡等也有深刻了解，此外還知道了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及爲何加深層能夠提升識別精度等「爲何」的問題。

我感受第7章講的最好，解決了個人疑惑，經過理解卷積神經網絡中的卷積層和池化層的實現，終於學會了CNN的實現。