学习深度学习时，我想《Python深度学习》应该是大多数机器学习爱好者必读的书。书最大的优点是框架性，能提供一个“整体视角”，在脑中建立一个完整的地图，知道哪些常用哪些不常用，再据此针对性地查漏补缺就比较方便了，而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从。
全书分为两大部分，第一部分是对于深度学习的全局介绍，包括其与人工智能、机器学习的关系，一些相关的基本概念如张量(tensor)、梯度下降、神经网络、反向传播算法等等。其中第三章举了三个简单的例子，分别对应的任务是二分类、多分类和回归，让读者快速了解 Keras 的基本使用方法，熟悉使用深度学习处理数据问题的典型流程。第二部分是关于深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的实际应用，重点讲解卷积神经网络和循环神经网络，讲了 VAE 和 GAN。
这些内容从另外的角度阐述了一些有关梯度，损失，深度学习的应用，以及这些应用带给我们的启示。所以也适合进阶。
《Python深度学习》高清中文PDF，314页，带目录和书签，彩色配图，能够复制；高清英文PDF，386页，带目录和书签，彩色配图，能够复制；中英文两版可以对比学习。配套源代码。
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更好的标题应为基于Keras的深度学习。作者本人就是Keras的开发者，因此权威性不必多说。此书最大的特色在于没有用一个数学公式，而仅用代码语言解释了深度学习的方方面面（除了强化学习），实在是程序员人群的最佳教材。