神经网络作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。对于想要深入了解神经网络并达到精通水平的读者来说，选择合适的书籍至关重要。以下是一些适合不同层次读者的神经网络必读书籍盘点。
一、入门级
1. 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 简介：这本书是神经网络领域的经典入门教材，由三位神经网络的先驱级人物共同撰写。书中详细介绍了神经网络的基本概念、原理和应用，适合初学者。
2. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 简介：作为《神经网络与深度学习》的姊妹篇，这本书进一步深入探讨了深度学习的前沿技术和应用，适合有一定基础的读者。
3. 《机器学习实战》（Machine Learning in Action）
作者：Peter Harrington 简介：这本书以Python语言为例，介绍了机器学习的各种算法，包括神经网络，适合希望通过实践学习的读者。
二、进阶级
1. 《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）
作者：李航 简介：这本书系统地介绍了统计学习的基本理论和方法，包括神经网络，适合对统计学习有一定了解的读者。
2. 《深度学习：原理与实现》（Deep Learning with Python）
作者：François Chollet 简介：这本书以Python语言为例，详细介绍了深度学习的原理和实现，适合有一定编程基础的读者。
3. 《神经网络：原理与实现》（Neural Network Design）
作者：John D. H. C. McCallum 简介：这本书深入探讨了神经网络的原理和实现，适合对神经网络有一定了解的读者。
三、高级研究级
1. 《深度学习中的优化方法》（Optimization Methods in Deep Learning）
作者：Suvrit Sra、Sham M. Kakade、John D. Lafferty 简介：这本书系统地介绍了深度学习中的优化方法，适合对神经网络有深入研究需求的读者。
2. 《深度学习中的概率模型》（Probabilistic Models for Sequential Data）
作者：Zoubin Ghahramani 简介：这本书介绍了深度学习中的概率模型，包括神经网络，适合对概率模型有深入了解的读者。
3. 《深度学习中的自编码器》（Autoencoders: Representation Learning in Neural Networks）
作者：Yoshua Bengio 简介：这本书详细介绍了深度学习中的自编码器，适合对自编码器有研究兴趣的读者。
通过以上书籍的学习，相信读者可以逐渐掌握神经网络的奥秘，并在实践中不断探索和创新。