《深度学习》经典读后感有感
《深度学习》是一本由[美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：168，页数：500，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《深度学习》读后感(一)：这翻译 我觉得很一般
标准的国内高校出书，拉几个学生翻译，自己改一改就出版了。这个翻译真的是直译，比机翻好一些，有的语序都是英文原版的，看的非常费劲。内容方面倒是还行，相对来说比较容易入门。更推荐机械工业出版社的《神经网络与机器学习》这本书，在数学和公式推导方面更清楚，讲的也比较透彻，但是不太适合入门。
《深度学习》读后感(二)：人民邮电版的和GitHub上的中文版一样吗
不知道中文翻译版和github上的中文翻译版一样不，个人觉得github上的中文翻译，翻译的不错。不过刚把前面数学部分看完。但对比了一下人民邮电的中文版，怎么才500页，而github上有700多页，难道是排版导致的吗。深度学习入门经典书籍，填补了这一块空白。前几章的数学基础，就介绍的相当不错，由于还没读完全书，待读完全书再做详细评论。不过从前几章就可以看出，这本书非常值得推荐。
《深度学习》读后感(三)：谷歌翻译的
本来打算通读一遍应付面试的，结果读到第十章实在读不下去，去看原版了。感觉整个翻译就是谷歌翻译加人过一遍，语序实在不符合中文表达习惯。书是好书，总结的都是较新的研究成果，对神经网络基础忆组器，hopfield网络等都欠缺，（可能重点在“深度”？所以不深的就随便了）。无论对深度学习是否有经验都适合阅读，但是章节并不符合深度神经网络发展年份安排，本书并不适合作为索引工具书阅读，只可作为补充或入门书籍使用
《深度学习》读后感(四)：内容很经典，但part3部分章节翻译较差
这本书写的是比较有深度的，堪称深度学习的圣经。只是中文版翻译的比较一般，part1和part2尚且可以一读，至于part3，不知道译者自己有没有理解原文内容，像是逐词直译，非常拗口。part3有时间的话拿英文版的出来看一看。
其中第一部分的数学和机器学习可以用来复习忘记的基础知识，第二部分则非常的实用，是工作中常用的东西，第三部分提出了一些比较深入的研究方向，覆盖内容比较多，所以这部分翻译起来也比较困难。
《深度学习》读后感(五)：让计算机学会学习？
20180502，《深度学习》 camer，2000/1040/1000，读《深度学习》，第1天（约30+分钟），P1-101： （这本书早就买了，很厚，很专业，我几乎不敢翻开，不过前面读了几本ai的书，“深度学习”都是关键词，绕不开的，哪怕是路人甲，也得旁观一二） 这本厚达500页的书，类似于教科书，做ai必读，我等门外汉不能深入细节，且对数学公式符号过敏，只能用关键字跳跃式阅读，尝试理解一些概念和他们之间的关系，其他细节一概略过，只远观不亵玩
《深度学习》读后感(六)：还是推荐英文版！
完整读了原版第一、二部分和翻译版的五到七章，始终觉得翻译版少了点什么东西。不否认译者团队的专业，也不否认译者团队的用心，但还是推荐阅读英文版。
仔细想了一下，这本书的特点不在于简练精确的罗列知识，而在于作者用凝神严谨的语言将自己对各个知识点深刻独到的见解表达出来，从而使读者对深度学习完成what-how-why一栈式的理解。这种只可意会不可言传的洞见更多地在原滋原味中才能更好地体现。
如果直接读原版比较困难，建议对照阅读。
《深度学习》读后感(七)：如何深度学习
1、推荐了很多书籍，关乎如何提升学习力
2、其中重大的方法就是远离社交网络，对此方法如下：1.完全脱离网络2.一周或一月设置几天或几周深度学习；不接触网络3.一天之中，设计可使用网络的时间4.一天置之中规划每一分钟
3、深入学习可以提升生产力：在一段时间内全然投入到一件事情中，深度开发脑力。
4、如何深度学习，方法如下：1、固定时间，结构化，快速进入状态2、工作要深入，高度专注少量事情上3、通过食物、干净封闭的环境来支持工作4、花大手笔5、拥抱无聊6、远离社交网络
5、原因：【神经学】常态专注会是部分神经形成髓磷脂，避免妄想的干扰，之后会更容易进入深度学习的状态。
《深度学习》读后感(八)：吐槽翻译
1 《深度学习》p10第二段最后一句
书中原文：
我们不能做到这一点，所以我们甚至连大脑最简单、最深入研究的部分都还远远没有理解。
英文原文：
ecause we are not able to do this, we are far from understanding even some of the most simple and well-studied parts of the brain.
建议：
因为我们无法做到这一点，我们甚至对大脑最简单和研究最充分的部分都还远未理解。
《深度学习》读后感(九)：极其纠结的书
终于磕磕绊绊读完了，是我读的最纠结的书，总结一下感受。
第一个是书里面的推导真心不知道是给谁看的，有的时候很简单的步骤写上去然后跳跃几个比较难的步骤，基本没法跟下去。
第二个是逻辑不太通顺，这可能和翻译有关系，再就是缺乏必要的背景介绍，内容之间的连接比较少。比如15-19章看的那个痛苦啊，完全不知道介绍的这些数学啊，算法啊都是想干什么的有什么关联，但是到了最后一章就都用上了。如果先读第20章可能会好理解一点。
最后读书的时候只能把这本书当个索引，拿书里面的名词在网上找文章，了解得差不多再回过头来看书感觉勉强能看懂了。
该书讲的内容都很牛逼，很有用，很关键，但是表达方式实在不知道怎么形容了。。。
《深度学习》读后感(十)：翻译并不糟糕
大家要求别太高了，不怕不识货，就怕货比货，都是上交大师生翻译的，这本的质量超过了俞凯教授带人翻译的《强化学习导论》。至少中英语术语对照是有的，还给出了术语出现的页数，当深度学习百科索引也不是不可以。
最后说下组织翻译的两位教授的差异：
张志华偏向数学理论方向，对统计学学术工作很上心，博士后是跟Michael Jordan一起合作的，现在去了PKU数学系，他曾说过动手coding不急，需要把理论基础特别是数学基础打扎实，他对于机器学习的认识，有一篇著名博文。
俞凯教授是思必驰的创始人兼首席科学家，作为一个偏向于落地工业界应用的教授，对Sutton和Barto的书的引进，更像是他们实验室做的survey，让学生了解下强化学习，顺带发书。
风格不一样。