本人数学系自学深度学习中，这本书应该是目前为止看过这个方面写得最好的，而且好很多。其他的书真的大部分都感觉就作者自己都搞不清楚神经网络各个层具体有什么用。但这本看到讲解的就感觉作者思路非常清晰。
1. 作者理解读者是什么水平
看这些书的大多数是有一定摆弄电脑和编程，在深度学习上则是入门者
大多数的篇幅都是简单的东西一笔带过，复杂的东西剖析地简单，而不是翻译长篇大论堆各种专业名词。
2. 深度学习由浅入深层次清晰
看了很多本书脑子里还是一团浆糊，直到看完这本，总算对各种神经网络有了一个概念，每一层应该干什么。感觉总算能自己写一些有价值的代码了。
3.实践写得好
用mnist的数字识别为例，基本每本书都看到了，大部分都是告诉你用个什么指令搭建一个神经网络然后print一个结果你的神经网络能99%正确率识别图像啦，根本不知道有什么意义。这本书也有很多地方讲的并不仔细，但是是一边给代码，一边分析代码和结果，再修改代码，这样循环下去，大概明白了每个层搭建了有什么用，该怎么用。这是感觉到最大的收获。
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![“深度学习：基于Keras的Python实践”，作者：[魏贞原]](https://images-cn.ssl-images-amazon.cn/images/I/41H-cBTmcqL._SX260_.jpg)
