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网上看了很多作为基础者，如何学习深度学习？下面，对网上的一些资源评论进行一个总结概括，给自己选择一条好的道路。
首先大神推荐的《1天搞懂深度学习》，台湾李宏毅教授写的，据说通俗易懂，系统的介绍和概括了深度学习的入门。
深度学习，是根据经验值，给一个初始值，再根据模型（其实也就是数学公式）、对训练集进行训练，最后用测试集进行测试的时候能够得到一个比较符合要求结果的一个过程。
测试集和训练集的好坏，会影响深度学习的结果。
入门从Hinton coursera 上的 Neural Networks for Machine Learning以及stanford cs231开始，这都是国外的。
读deep learning和PRML，读paytnon和numpy的官方文档，看一个Andrew Ng和Hinton的courera，剩下的读一读经典的paper和github源代码，最后最重要的就是动手做实验。