《深度学习入门4》介绍了深度神经网络的发展历程和基本原理，详细讲解了卷积神经网络、循环神经网络等常见模型的结构和应用。通过实例和案例分析，引导读者理解深度学习的核心概念和技术，为进一步学习和实践打下坚实基础。是一本深入浅出的入门指南。
深度学习入门4读后感(一)
认真读过鱼书前三本，都非常棒(包括大家好像不太重视的第二本)。第四本终于出来啦。虽然还没读，但是很期待。
台版去年就出来了，今年终于等到了大陆翻译的版本。
虽然鱼书系列的内容相对简单，但绝对是入门首选(是真的自学看的懂)。
唯一不足确实如果能配视频就更好了，当然了，作者是日本的，日语视频我也听不懂。是我太奢望了。
深度学习入门4读后感(二)
“假设智能代理采取了行动a1”
那不应该是a1吗？还是我理解有误？
字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数字数
深度学习入门4读后感(三)
2018 年，第一次在日亚的网站上看到这本书时，完全被评论吸睛了，评论阵容大概是这样的。
这本被日本网友称为“神本”（即神作）的深度学习入门书，当年原版上市不到两年销量就突破了 10 万册，评论更是一致好评。“好懂、压倒性好懂、好懂得可怕！就连文科生都能看懂。”
在中文版出版后，这本书同样很受欢迎，目前累计销量已经达到 10万+册。真的印证了那句：“这是一本真正意义上的深度学习书。”这个神作就是深度学习“鱼书”。
延续了简单易懂的写作风格，深度学习“鱼书“系列在 2020 年和 2023 年分别推出了系列续作《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2:自制框架》，这两本书不负众望，在读者中的口碑大好。
全系列豆瓣评分 9.0 以上，《深度学习入门2》在豆瓣上评分 9.9 分，接近满分。如此高的分数也印证了那些年读者的评论都是真的，它确实是深度学习最佳的入门书，即便你是零基础的新手也可以无压力地学习。
2024 年，在众多读者的期待下，“鱼书”系列又添一本新作《深度学习入门4:强化学习》。这本书作为深度学习鱼书第四弹，延续了“鱼书”系列好懂的讲解风格，着重讲解了强化学习相关的知识。全书 313 页，全彩印刷，阅读体验极佳，带领大家从零开始掌握强化学习。
《深度学习入门4:强化学习》
斋藤康毅｜著
郑明智 ｜译
深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹，深度学习入门经典，从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
内容概览
本书目录提前一览：
作译者简介
斋藤康毅，1984 年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有“鱼书”系列《深度学习入门：基于Python的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2：自制框架》，同时也是 Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building MachineLearning Systems with Python 的日文版译者。
郑明智，智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿 ICT 技术的结合及其应用。译有《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。
内页展示
全彩印刷，阅读体验极佳，搭配丰富的图、表、代码示例，学习起来一目了然。
读者评价
本書の最大の価値は、強化学習の手法全体の関係性が俯瞰できること
这本书的最大价值在于能够让读者从全局角度俯瞰强化学习方法的整体关系。
ベルマン方程式が根本的によくわからない方
对于无法理解贝尔曼方程的人来说，这本书将是一个突破口。
強化学習の基礎から、簡単なゲームを解く強化学習の実装までを紹介
这本书不仅涵盖了强化学习的基础知识，还详细介绍了如何通过强化学习来解决简单游戏的实现过程。
等待“鱼书4”的伙伴们，快来一键下单吧！
最后奉上一张全家福！
