你是否打算入门深度学习,为巩固好基础而烦恼?深度学习入门方向主要分为代码与理论基础,需要并驾齐驱,从而让自己的真正的入门深度学习,以下就是小编的整理以及相关高性价比的正版图书推荐。希望大家能够运用好这份整理资料。
关注会持续更新,以下就是书单以及简介:
豆瓣评分:8.4
本书是深度学习的“圣经”,作者Ian Goodfellow正是GAN网络之父。作者铺垫了大量的数学基础,即使不以本书作为入门书籍,当作参考书籍查询资料也是不错的选择。
该书第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的基础,第二部分系统讲解2019年之前的成熟的深度学习方法和技术,第三部分展望和想法,提出未来的研究重点。
豆瓣评分:9.5
豆瓣书友极力推荐的一本书,该书手把手使用python从头开始构建深度学习网络,并且作者Andrew Trask写作风格十分具有特色,让读者可以有兴趣有信心研究深度神经网络的每一个细节。使用python和Numpy训练网络,网上许多的“使用numpy入门深度学习”之类的网文基本出自该书。
豆瓣评分:7.4
相对之前的两本书,评分低了不少,一是该书比较冷门,有决心入门的小伙伴大多会选择《深度学习》这种详细理论基础的书籍,不过碎片时间,跟着本书思路讲解一个深度学习的故事,相信在给人科普亦或在一部分的学术汇报中,沿着作者的思路给人讲解一个深度学习的故事,也是非常不错的体验。
此外,其实还有本姊妹篇《深入浅出神经网络与深度学习(图灵出品)》的书籍,提及了很多深度学习的一些基础了
豆瓣评分:7.3
该书图例确实丰富,宣传就是136张图+60段代码。讲解的深度学习入门知识包括:神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器等。虽然有大量的图示,但是很多的知识点,确实只能用文字才能描述清楚,无痛入门系列小编更推荐以上的白话系列。