深度学习入门

图书信息

• 日文书名：ゼロから作るDeep Learning・Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

• 中文书名：深度学习入门 —— 基于 Python 的理论与实现

• 作者：[日] 斋藤康毅

• 译者：陆宇杰

• 页数：正文 265 页 / 附录 12 页

• 日文出版社：O'Reilly Japan, Inc.

• 中文出版社：人民邮电出版社 / 图灵教育

• 出版日期：日文原版 2016 / 简体中文版 2018

• 个人分类：人工智能 / 深度学习

• ISBN：978-7-115-48558-8

书评

写于2021年8月6日。

最近稍微有点闲下来，也是有点时间把之前买了有一些日子的书读了读。手头最薄的就是这本《深度学习入门》了，说实话刚开始拿到手里这么小一本有点被骗的感觉，怀疑内容会很水。读完之后倒是有了一点新的认识，感到很充实，确实是和市面上许多机器学习相关的书不太一样的。

内容讲的很简单，没有什么数学要求，顶多涉及一点点微积分和非常有限的线性代数，与最简单的Python编程，或许任何一个学过一点Python的大一理科生都可读，不要求任何机器学习的前置知识，确实是很不容易的。书里没介绍任何框架，用最简单的代码描述了神经网络，所以书也很薄，很易懂，这么小一本书也不会像黑皮书一样带来什么心理负担。

尽管读完之后学不到任何PyTorch或是TensorFlow相关的框架知识吧，但能够在脑子里搭一个基本的架子还是挺好的。在啃西瓜书之前先读上这么一本小书，或许也的确能减少一点关于数学公式的恐惧了，不至于让感兴趣者对一堆数学推导望而却步了。

不过里面的代码效率确实一般，有些还有一点误导性，这可能也是为了简单作出的一点点牺牲吧。

我个人还是非常推荐正式开始学深度学习之前花几天读一下这本书的，真的是非常好的一本书。