深度学习是人工智能领域的一个快速发展的分支，而神经网络是深度学习的基础。对于初学者来说，选择合适的入门书籍非常重要。以下是一些适合深度学习神经网络的入门必读书籍推荐：
1. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 推荐理由：这本书是深度学习领域的经典之作，由深度学习领域的三位权威专家共同撰写。书中详细介绍了深度学习的理论基础、算法实现和应用场景，适合有一定数学基础的读者。
2. 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）
作者：邱锡鹏 推荐理由：这本书是国内深度学习领域的知名学者邱锡鹏所著，内容深入浅出，适合初学者从零开始学习神经网络。书中不仅介绍了神经网络的原理，还包含了一些实际应用案例。
3. 《Python深度学习》（Python Deep Learning）
作者：François Chollet 推荐理由：这本书以Python编程语言为基础，介绍了深度学习的原理和应用。书中详细讲解了Keras、TensorFlow等深度学习框架，适合希望通过实践来学习深度学习的读者。
4. 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
作者：李航 推荐理由：这本书是国内知名学者李航所著，以通俗易懂的语言介绍了深度学习的原理和方法。书中不仅讲解了理论，还提供了大量的Python代码实现，适合初学者入门。
5. 《神经网络：现代深度学习的基础》
作者：Hugo Larochelle、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 推荐理由：这本书由深度学习领域的三位专家共同撰写，全面介绍了神经网络的历史、理论和方法。书中包含大量数学公式和代码示例，适合有一定数学基础的读者。
6. 《深度学习技术手册》
作者：李沐等 推荐理由：这本书是国内知名学者李沐等所著，以通俗易懂的语言介绍了深度学习的原理和应用。书中详细讲解了TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，适合初学者入门。
学习建议
- 基础知识储备：在学习深度学习之前，建议先掌握一定的数学基础，如线性代数、概率论与数理统计、微积分等。
- 编程技能：学习深度学习需要一定的编程技能，建议掌握Python语言，并熟悉一些常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
- 实践操作：理论是基础，但实践是检验真理的唯一标准。在学习过程中，多动手实践，可以帮助你更好地理解和掌握深度学习知识。
- 交流与分享：加入一些深度学习相关的社区和论坛，与其他学习者交流心得，可以让你更快地成长。
通过以上书籍和资源的学习，相信你能够顺利进入深度学习领域，成为一名优秀的深度学习工程师。