Deep Learning 2︰用Python進行自然語言處理的基礎理論實作

仔細研讀過作者 齊藤康毅的第一本著作 Deep Learning-1 (用 Python進行深度學習的基礎理論實作) 之後緊接再進入略為深入的 Deep Learning-2 (用Python進行自然語言處理的基礎理論實作)。雖然有些章節作者刻意約略帶過以避免重覆贅述，但是對於未研讀過前作的讀者會稍嫌跳躍太快。但是作者留給讀者的各程式碼加上適度的註解讓初學者很容易 trace code，甚至在上面做程式碼再開發與應用，此亦為本書有價值之處。雖然有些程式碼執行起來會卡卡的，但是讀者應該有辦法解。總之個人覺得本書精髓雖然不在於於強調如何突破 NLP 現階段所面臨的技術瓶頸，但卻不失為是一本基礎學習的好書，特別是 Python。

筆者能將很複雜的自然語言搭配類神經網路架構，介紹的淺顯易懂，然後搭配圖表解釋，更容易理解。
而且又有python實作類神經架構，等於學會理論又馬上學會實現程式碼的類神經網路架構，而不是只會理論而已。
每章節很像在看小說一樣，環環相扣，看了愛不釋手。越看越覺得受益良多，不只適合給新手看，有機器學習基礎的看完應該也會覺得超級充實，因為內容寫得超級詳細，圖表也一看就明瞭，會讓你沉浸在邏輯思考的享受，讓你完全探索類神經的精神與邏輯。

上一篇評論有人說翻譯有誤，
row翻成列，column翻成行，
其實這是沒有問題的，只是必須注意，中國大陸的慣例，列和行剛好和台灣的慣例相反，
我猜或許是另一篇評論的作者習慣接受中國的用法，才會覺得書中的行列顛倒。

才第一章內容就翻譯錯誤，圖1-1的行列與文字描述的行列就相反，圖1-2也是，都反過來了。