1.《深度学习》(Deep Learning)作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville

　　这本书是深度学习领域的经典之作，详细介绍了神经网络的基础知识和深度学习的应用。

　　2.《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning)作者：Michael Nielsen

　　这本书对神经网络的基础知识进行了介绍，并解释了反向传播算法等重要的概念。

　　3.《机器学习》(Machine Learning)作者：Tom Mitchell

　　这本书介绍了机器学习的基础概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，对神经网络的基础也进行了讲解。

　　4.《神经网络设计》(Neural Network Design)作者：Martin Hagan、Howard Demuth、Mark Beale和Orlando De Jesús

　　这本书重点介绍了神经网络的设计和实现，包括前馈神经网络和递归神经网络等。

　　5.《深度学习入门》(Deep Learning with Python)作者：Francois Chollet

　　这本书介绍了深度学习的基础知识和实现方法，重点介绍了使用Python和Keras库来构建神经网络的方法。

　　以上是一些常见的入门书籍，读完这些书籍可以帮助您建立神经网络的基础知识，为更深入的学习奠定坚实的基础。