简介

精彩点评

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  BGM

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  其实是我在有那么一点实际使用经验之后，我再反过头来看这本书。说他浅显，但是又很详细，说他复杂，但是很少会有大段看不懂的内容。我不知道这会不会是最后一次和这些算法接触，不知道会不会以后向这个行业更深地迈进，但是这无论如何确实是很多行业的解决方案，当然，也意味着很多的失业。 单纯地从书来讲，无论是出版社，书的名字，书的系列，都已经预示他是一本不错的书。作者对于这种技术内容能做到不晦涩，我觉得已经是了不起的成就。

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  潘亮

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  这本书深入简出，无论是初学者，还是资深工程师，都能获益良多。

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  冯乐HappyF

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  看书还是要看经典，其它书翻一下目录就无味儿，这本书真的值得拿来入门

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  mark

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  入门基于keras框架的深度学习很好的读物，深度学习的三个热门领域都有所涉猎：视频图像应用的CNN, 基于文本语音的RNN,以及生成式的GAN。深度学习不是银弹，应根据不同的问题域选择合适的神经网络应对。

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  耿直的坏人

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  深入浅出，对于调参有帮助，能快速理解常用参数正确调法，以及DL的架构发展。

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  YIYU

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  感觉是市面上最好的实战的书，从应用角度把最常见的模型，用法，炼丹秘方都给介绍了。深入浅出的从vector input到output的介绍了深度学习的思想，感觉看(dL)世界的角度都不一样了。以前要不全是公式，工业界没法用，要不全是现成的model，连网络结构都不考虑。

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  陈功 Nat

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  看这本书纯粹是因为豆瓣评分高达9.5，看完觉得很值！这本书以实战来讲解深度学习的一些常见问题，可以当做是一本keras快速入门手册来学，用keras来教学真的是简洁优美，这本书能如此清晰也是得益于keras。

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  李加增

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  说实话，新概念太多，没太看懂…… 但的确是本好书，留着以后再细读

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  A.恬恬Lucy

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  掌声送给Chollet大神，逻辑清晰，简单易懂，推荐！爱了爱了！

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  intA

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  第一遍没读完，读第二遍，我真的感叹，为什么会有写的这么好的书啊！为什么我第一遍没能读完啊！

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  a fly

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  适合我这类门外汉之前自己模糊的一些概念，这本书里讲的很清晰，适合没事多翻翻

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  Edwin, 尚尔鑫

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  对深度学习的整体内容做了详细的介绍，有很好的例子和总结。对图像识别，生成网络，对抗网络等都有简单的实现。 对每个库的内容没有特别深入的介绍，还是需要自己投入时间去研究。缺少一些数学理论知识的深入讨论。估计由于出书的时间，没有最新的算法和论文等介绍。一些库已经不同的调整了。 构建初步深度学习概念的入门书。

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  Jn.Wu

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  行文间能感受到作者对机器学习领域的深入洞见，可以把原理讲的非常浅显易读，适合工程背景的同学作为深度学习入门读物，可以少走很多弯路。

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  那木拉

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  本身应该是深度学习入门必读书，很多人工智能领域概念解释的既简单又生动！

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  HUANG

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  首先五星推荐。 不建议用它来入门，很多概念高度抽象，但是真是由于其高度抽象，才显得高屋建瓴。 等深度学习入门以后，看了多了以后，再来看这本书，会有茅塞顿开之感。