真的是本好好把數學基礎打底的好書，詳細解說每個數學單元，每個單元裡的數學式都有完整的推導，並從最基礎的數學觀念講起，由淺入深一步步經由對數、矩陣相乘、偏微分，到最終的神經網路的鎖鏈法則。
尤拉數怎麼來的？常態分佈的機率密度函數為什麼是那樣？神經網路是怎麼運算？透過書中 48 個單元，每個變數或常數都有其來源，每個數學式都有其推導，順著每個單元的流程，可以重新學習或複習深度學習的中會用到的數學觀念，即時原來一點都不懂神經網路及其需要的數學基礎，都可以透過本書的每個單元持續累積，一步一步打底了解相關的數學觀念。
這本書看起來滿順暢的，每個單元的內容很聚焦，清楚的解釋和範例說明，而且從極基礎的數學觀念講起，可能很多人看前幾個單元會覺得太過簡單，而且每頁的內容不會太密集，閱讀上覺得輕鬆，會覺得看書看的很快，一下子就過了幾個單元。到了後面幾個單元，因為深度學習是需要前面單元的觀念累積與應用而來，所以要有前面的數學觀念，另外在數學推導上也會引用前面單元的數學式，會比較要花時間好好閱讀。不過，整體來說，閱讀上是很流暢的，也解開自己很多以前沒注意或沒弄懂的地方，如果想好好了解深度學習的數學應用，而且也想補足相關的數學觀念，是本值得閱讀的好書。