深度学习：卷积神经网络从入门到精通

很多都不深入，只是简单介绍，代码太多，原理太少

这种书陷入死循环，不会的来看不懂，懂的不会看

强烈推荐斋藤康毅所写的深度学习入门，非常适合初学者，我有电子版[呲牙]

这本书是垃圾 不值得浪费时间。 书中只是一坨坨专有名词和定义的堆砌。看完之后不知所云。 比如说一个激发函数。一个名字一个图像。没了。那么问题来了，这么多激发函数，差异是什么，适用范围是什么，如何选择这些函数？当初提出这个函数为解决什么问题？为什么可以解决这类问题？ 什么都没说。甚至连个链接都没有。 珍惜生命远离垃圾

首先我是从Python入门过来的，想直接拥抱神经网络，尽管看过一点相关知识，但这本书的复杂性不言而喻。大佬们加油。我要看源码了

1：翻译糟糕，一看就是门外汉；2:较多错误；3:重复堆砌。不值得阅读。

没看完，跳着看！感觉并非什么入门书籍，比如什么是激活函数有啥用这些概念都没说清楚，本书就像作者在写自己的笔记一样！也许也是我太菜了，看不下去，感觉还是吴恩达的视频比较靠谱！

一些理论的介绍不是很深入，后面部分就是各个网络模型的caffe或者TensorFlow的实现

感觉不够深入，网络结构的设计和迭代没有交代原因，只是平述。类似方法也没有优缺点分析比较。

旨在全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会AlphaGo战胜人类世界冠军的奥秘。