［書］Deep Learning 2｜用Python進行自然語言處理的基礎理論實作

如果沒有基本的深度學習概念，不知道 forward  propagation 和 backward propagation，建議先去看前本著作 "Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作"，才能看懂這本書的內容。

［書］機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀

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。

［書］Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作

因為以前沒有神經網路的基礎，所以這本書從神經網路開始講起，剛好可以補足缺乏的地方的。這本書裡的深度學習範例，是以影像辨識為主，所以會從類神經一路講到卷積網路（CNN)。

由類神經網路開始，然後神經網路學習和誤差反向傳播法，裡面會用到微分的概念，裡面有很詳盡的介紹，也有範例程式碼，同時也會學到神經網路的層層網路結果，一直到後面的卷積網路，也是透過增加不同的卷積層和池化層去實現。