神经网络入门书籍推荐

### 回答1：
神经网络入门的书籍推荐如下:

1. "深度学习" (Deep Learning) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville

2. "Python机器学习编程" (Python Machine Learning) by Sebastian Raschka

3. "机器学习实战" (Machine Learning in Action) by Peter Harrington

4. "TensorFlow实战" (Hands-On TensorFlow for Deep Learning) by Giancarlo Zaccone

这些书籍适合初学者阅读, 介绍了深度学习和机器学习的基本概念和实际技巧. 其中, "深度学习" 是一本比较全面的学习资料, 介绍了深度学习的历史, 概念, 技术, 应用等. "Python机器学习编程" 和 "机器学习实战" 更关注代码实现, 介绍了一些常用的机器学习算法, 并通过实例讲解了如何使用这些算法. "TensorFlow实战" 是一本关于 TensorFlow 深度学习框架的入门书, 介绍了 TensorFlow 的安装, 配置, 模型构建, 训练, 评估等流程.

### 回答2：
关于神经网络的入门书籍推荐有很多，这里给出几本经典的书籍供参考。

1.《深度学习》：这本书是神经网络领域的经典著作，由深度学习领域的权威人士Ian Goodfellow等人共同撰写。书中深入浅出地介绍了神经网络原理和深度学习的基本概念，适合初学者入门。

2.《神经网络与深度学习》：这本书是由微软研究院的科学家Michael Nielsen编写的，重点介绍了神经网络和深度学习的基本概念、算法和应用。书中以具体的案例和实践为例，帮助读者理解和应用神经网络。

3.《神经网络与机器学习》：这本书由Simon Haykin编写，从数学和统计学的角度阐述了神经网络和机器学习的基本原理。书中结合了理论和实践，适合想深入了解神经网络数学基础的读者。

4.《深度学习入门：基于Python的理论与实现》：这本书由斋藤康毅编写，以Python为工具介绍了神经网络和深度学习的基本理论和实现方法。书中通过具体的实例和代码，帮助读者入门深度学习。

5.《神经网络和深度学习实战演练》：这本书由赵申申编写，重点介绍了神经网络和深度学习的实战应用。书中通过大量的案例和实践，让读者了解如何在实际问题中应用神经网络和深度学习技术。

以上是几本比较推荐的入门书籍，选择适合自己水平和兴趣的书籍进行学习会更有效果。此外，还可以通过观看相关的在线教程、参加线下培训等方式提高对神经网络的理解和应用能力。