国内での学習の深さについての本を読んで、あなたが見てとることができ、「学習の原則と実践のアプリケーションの深さを、」比較的単純な学習の原則（第3章と19の4）の深さは説明しています。唯一の「ニューラルネットワーク」および「畳み込みニューラルネットワーク」、（例えば自動エンコーダなど、リカレントニューラルネットワーク）深ニューラルネットワーク関与しない他の種類を記載しています。
カフェ深い学習オープンソースツールのフレームワークと実用的な部分の畳み込みニューラルネットワークに重点を置いて、より詳細（60の5章）、内のコンテンツのソースコード解析。そのような手書き数字認識、顔認識、顔認識、年齢の認識など8章8画像認識、とアプリケーションシナリオを記述します。
「深い学習欠陥」の要約の最後の部分は非常に率直です。たとえば、著者は注意：「最終段階の深い学習が、退屈な、機械、パラメータ調整と時間のかかる作業になって」とそれ以降：「そのようなことは稀理論的には著者の研究者として、深さの調査と研究に従事します議論は、控除が重要な貢献をした。「と著者らは冷静で正直な賞賛を指して！
実験的なガイダンスは、貴重な詳細な初心者、エンジニアや大学院生のための深さの研究。見つかった誤記：45ページ図4-7においては、「S3」は「S2」であるべきです。
「ディープ学習：原理と応用の」内容やブックマークのテーブルを持つPDFの中国語版、。
学習ネットワークディスクのダウンロード：http://106.13.73.98
