简介

精彩点评

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  小嘎

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  很多时候想了解一个新算法，很容易被复杂的公式和符号搞晕，这时一个简单易懂的例子能更快地让人理解算法核心。这本书是入门神经网络算法的好选择。

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  米糕

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  主要针对神经网络正反向传播和梯度下降方面的数学知识，少许卷积内容，相对来讲比较基础。前半部分通俗易懂，后半部分对于晦涩的反向传播求导和链式法则或许对新手来说还是比较难以理解，推荐另外一本日本作者写的的 深度学习入门，鱼书。

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  李月

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  基本上有高数基础差不多就可以看懂，作者讲的还是非常生动形象的

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  千里不留行

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  非常入门级教材，原理写的非常清楚。利用有趣的比喻解释复杂的理论。缺点是部分内容略显啰嗦，部分排版有误，校对不认真。

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  richard

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  超级入门，适合完全没有任何数理和人工智能的新人了解一下这个领域，但是说实话没啥用，还不如看一些更宽泛的科普作品，这本书部分例子用excel的方式来呈现反而变得复杂莫名其妙。

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  点横撇捺

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  在Python大行其道的今天，用excel来做深度学习确实有点鸡肋，不过书中的一些对概念的解释还是有一点价值的。

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  代号：穿山甲

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  真的对小白非常友好，浅显易懂，图文也很形象，涉及到的数学知识也很简单，很清楚。

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  Sechouer

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  总体来说适合很入门的人和想更详细了解梯度下降和反向传播的人读。 很入门很入门的书，梯度计算和反向传播讲的很好。这是我给好看的原因。但是除了这两个就没其他的了，只有个讲的很浅的cnn,其他如Gan ,rnn,vae等等都没有，也没有更高深一点的东西。

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  道

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  快速浏览了下本书，确实讲的比较好，是一本入门的好书。特别是用常用excel就实现了一些简单的识别问题。

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  亿点点

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  这书只能作为了解层面的人阅读。 如果需要写代码或者自己去做优化必须有好的高等数学基础、以及阅读文献的能力。

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  欧

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  由浅入深，既有理论，又有图片，辅以数学公式，加上自己动手用excel，将计算分解到每一步，满分推荐！已读2遍[强]

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  邻居的狗

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  前面可以，后面从误差反向传播法开始变得把比较简单的东西形容成复杂的，整体还是好的，实践部分用python来对我来说比较好吧，Excel就没怎么看

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  吴峰

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  非常浅层和通俗的深度学习说明，在这个层面的解释里算是非常易懂了。虽然缺少一些深一层的展开的解释，但对于所定位的初级读者而言，算是起到好处，的确具备高中数学知识就能理解。

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  赵仙僧

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  第一次明白了什么叫恍然大悟，当你执着于一个问题一个概念很久很久想不明白不知其所以然时，一本书让你明白了，那他就是一本好书，这本书对于我来说也是这样。 本书作者用最通俗的语言，没有一行代码便将卷积神经网络讲的淋漓尽致，可能专业性不足，但对于一个入门的人，这些知识来说无疑是足够了。 本书趣味性的通过每个人都接触过的Excel作为演示，将卷积层、池化层这些隐藏层以及加权、池化等操作生动有趣地展示在读者面前，使之没有了虚无缥缈的感觉，便于了解其中奥秘。 这是一本能够轻松的讲述前沿专业知识的书，最好的深度学习入门书。

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  若许

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  讲的很好，复习了高中和大学的一些基础的数学知识，这些知识不难，只是很多都忘记了，既然想了解深度学习，那么复习一下基础知识还是很有必要的，这本书就起到了这个作用