Neural Networks and Deep Learning
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http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
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该书热门标签
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0 Psunshine 2016-10-07
非常好,讲解的非常详细。举了不少形象生动的例子,看完这本书之后对神经网络和卷积神经网络会有一个大体的认识。总之,看原版的跟着作者思路走下来毫无压力。建议别看翻译版的,看着别扭。
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0 叫哥金刚狼 2017-04-13
神经网络入门的最佳书籍
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0 xzswater 2017-03-07
文笔流畅,思路清晰,简单易懂,重难点深入剖析,扩展点绝不拖泥带水,神经网络入门的佳作!~
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0 uSual_ 2017-01-20
#我读完的第一本英文书#系列2333,前前后后看了两遍,都是简单易懂的词汇基本没有压力,作者深入浅出,给出的代码注释也非常全面,很有诚意,适合入门。
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0 一道光 2017-04-04
作者太棒了,就是语言有点障碍,感觉的意思领悟不到位
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1 li 2017-02-25
很好的深度学习入门书籍。网上的两个翻译版本很多地方很别扭,还是原版的好。原版也是金句频出,例如:Technologies come and technologies go, but insight is forever. 很佩服这种看问题这么深刻,文笔又这么好,知识面又这么广的人。
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0 shire 2017-04-14
通俗易懂,内容丰富,适合建立对神经网络的基本理解和概念
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0 chengdujin 2017-04-27
讲的很细致 但是在第二章 How the backpropagation algorithm works 这部分还是没有 Make Your Own Neural Network 这部书有条理 像是用公式推原理而不是反过来 第三章讲的非常细致,很好 该说的都说到了 Appendix Is there a simple algorithm for intelligence? 中作者提到 "... these findings suggest that many very specialized behaviours are hardwired into particular parts of our brains." 有些意思,有启发。 语言很朴实
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1 你这泼猴 2017-01-10
浅显易懂
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0 O(1) 的小乐 2016-11-08
行文思路流畅,很多启发式的思路讲得挺好的.
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1 li 2017-02-25
很好的深度学习入门书籍。网上的两个翻译版本很多地方很别扭,还是原版的好。原版也是金句频出,例如:Technologies come and technologies go, but insight is forever. 很佩服这种看问题这么深刻,文笔又这么好,知识面又这么广的人。
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1 你这泼猴 2017-01-10
浅显易懂
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1 wizard小柏 2017-02-15
写的不错,很有启发性,特别是一些评论性的地方比较中肯。
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1 wu yuntao 2017-01-27
数学苦手的程序猿,读这本书启蒙一下挺好
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0 Psunshine 2016-10-07
非常好,讲解的非常详细。举了不少形象生动的例子,看完这本书之后对神经网络和卷积神经网络会有一个大体的认识。总之,看原版的跟着作者思路走下来毫无压力。建议别看翻译版的,看着别扭。
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0 叫哥金刚狼 2017-04-13
神经网络入门的最佳书籍
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0 xzswater 2017-03-07
文笔流畅,思路清晰,简单易懂,重难点深入剖析,扩展点绝不拖泥带水,神经网络入门的佳作!~
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0 uSual_ 2017-01-20
#我读完的第一本英文书#系列2333,前前后后看了两遍,都是简单易懂的词汇基本没有压力,作者深入浅出,给出的代码注释也非常全面,很有诚意,适合入门。
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0 一道光 2017-04-04
作者太棒了,就是语言有点障碍,感觉的意思领悟不到位
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0 shire 2017-04-14
通俗易懂,内容丰富,适合建立对神经网络的基本理解和概念
- 最新
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Show me the code or math
0有用 平凡的老鱼 2017-05-07
对于讲解技术问题,最好方式就是列数学公式,或者直接上代码,这本书都做到了,非常之好。这本书对于代码的基础就是简单的python入门,当然,python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的... 查看全部>>
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Show me the code or math
0有用 平凡的老鱼 2017-05-07
对于讲解技术问题,最好方式就是列数学公式,或者直接上代码,这本书都做到了,非常之好。这本书对于代码的基础就是简单的python入门,当然,python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的... 查看全部>>
评价“Neural Networks and Deep Learning”