學習深度學習時，我想《Python深度學習》應該是大多數機器學習愛好者必讀的書。書最大的優點是框架性，能提供一個“整體視角”，在腦中建立一個完整的地圖，知道哪些常用哪些不常用，再據此針對性地查漏補缺就比較方便了，而如果直接查文檔面對海量的API往往會無所適從。
全書分為兩大部分，第一部分是對於深度學習的全局介紹，包括其與人工智能、機器學習的關系，一些相關的基本概念如張量(tensor)、梯度下降、神經網絡、反向傳播算法等等。其中第三章舉了三個簡單的例子，分別對應的任務是二分類、多分類和回歸，讓讀者快速了解 Keras 的基本使用方法，熟悉使用深度學習處理數據問題的典型流程。第二部分是關於深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的實際應用，重點講解卷積神經網絡和循環神經網絡，講了 VAE 和 GAN。
這些內容從另外的角度闡述了一些有關梯度，損失，深度學習的應用，以及這些應用帶給我們的啟示。所以也適合進階。
《Python深度學習》高清中文PDF，314頁，帶目錄和書簽，彩色配圖，能夠復制；高清英文PDF，386頁，帶目錄和書簽，彩色配圖，能夠復制；中英文兩版可以對比學習。配套源代碼。
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更好的標題應為基於Keras的深度學習。作者本人就是Keras的開發者，因此權威性不必多說。此書最大的特色在於沒有用一個數學公式，而僅用代碼語言解釋了深度學習的方方面面（除了強化學習），實在是程序員人群的最佳教材。