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于 2017年6月2日
书中非常规范的实现了现有的很多模型,比如 GoogleNet,残差网络 等等,而且代码目测不是网上抄来的,代码风格很规范,一看就不是实验室里出来的,缺点是,作者对基础知识的描述比较简略,其实比较适合稍微厉害一点的人进阶看看,对tensorflow的运行机理算是比较了解的人,看起来会很舒畅
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于 2017年6月10日
建议看完TensorFlow:实战Google深度学习框架这本书以后再来看这本书,你会收获很大!
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于 2017年9月8日
这本和黄色的那本都买了。这本的内容读起来感觉上是代码和原理摘抄的堆叠。黄色的那本好很多,代码中有2/3都是注释,文字部分也可以感觉到作者的用心。
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于 2017年8月9日
很不错,作者写作认真,而且看得出确实是做过研究,跑过实验的,推荐
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于 2017年8月4日
内容还行 作者贴了很多代码,我很喜欢这种风格
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于 2017年11月10日
当前的研究热门,独到有趣
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于 2017年3月28日
书比想象中薄,但是挺好用的,原理讲的浅显易懂,代码也解释得很清楚。尤其是:卷积神经网络(CNN),其介绍最为详细(第5、6章,共85页), 其中,全球著名的图像识别挑战赛ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)近几年的冠亚军神经网络模型都一一介绍了,非常系统。强烈推荐此书。
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于 2017年6月8日
这本书对深度学习刚入门,希望更进一步的人,还是有明显帮助的。对我来说,尤其是经典卷积网络一章,指引着读了其中列出的相关论文,结合书中代码一起看,加深了理解。但可能是篇幅所限,循环网络和增强学习都感觉写得仓促,若只看本书,会觉得代码讲解有点不知所云,还是需要结合论文和博客先掌握基础才行。本书后半部分对Tensorflow本身框架的技术细节讲解的也不够,也可能和Tensorflow本身结构就比较乱有关系。
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于 2017年3月31日
书真的很符合我的要求啊!是正版的,纸质和印刷都不错,想买这本书很久了,一直没时间,看到评价不错,就买了,而且比书店的便宜了很多有没有,性价比好高有没有。
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于 2017年3月19日
从原理,实例,代码和配置等方面进行了描述,内容不是太多,适合入门
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