入门深度学习推荐《图解深度学习》和《深度学习入门》。
《图解深度学习》难度适中，可以作为入门提高书，不深不偏，插图到位，数据和工具的视角值得肯定。
从深度学习的发展历程讲起的，从理论和实践两个方面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容图文并茂，涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高，并介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow等深度学习工具的安装和使用方法。
入门参考：《图解深度学习》PDF，221页，带书签目录，文字可以复制。 作者:山下隆义，译者:张弥。
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《图解深度学习》主要讲了八章内容，第1章什么深度学习，第2章神经网络，第3章卷积神经网络，第4章受限玻尔兹曼机，第5章自编码器及在预训练中的应用，第6章提高泛化能力的方法，第7章学习深度学习开发环境和工具，第8章深度学习的应用案例和发展。
书如其名，《图解深度学习》图例非常丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。
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