【每周一本書】《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》：致敬開源

python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 開源編程

sharon | 2018-04-17 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】本書揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的概念，并介紹如何通過Python3.5實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【每周一本書】《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》：致敬開源

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期能夠?qū)崿F(xiàn)類人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí) 技術(shù)。

當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展和應(yīng)用給人們留下了深刻的印象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)和人工智能的關(guān)鍵元素，然而，真正了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)制的人少之又少。本書用輕松的筆觸，一步一步揭示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)思想，并介紹如何使用Python編程語言開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本書將帶領(lǐng)您進(jìn)行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個(gè)非常簡單的想法開始，逐步理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制。您無需任何超出中學(xué)范圍的數(shù)學(xué)知識(shí)，并且本書還給出易于理解的微積分簡介。本書的目標(biāo)是讓盡可能多的普通讀者理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。讀者將學(xué)習(xí)使用Python開發(fā)自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練它識(shí)別手寫數(shù)字，甚至可以與專業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美。

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內(nèi)容簡介

本書揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的概念，并介紹如何通過Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。全書分為3章和兩個(gè)附錄。第1章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所用到的數(shù)學(xué)思想。第2章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別手寫數(shù)字，并測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。第3章帶領(lǐng)讀者進(jìn)一步了解簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，觀察已受訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，嘗試進(jìn)一步改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，并加深對(duì)相關(guān)知識(shí)的理解。附錄分別介紹了所需的微積分知識(shí)和樹莓派知識(shí)。

第 1 章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作
1.1　尺有所短，寸有所長
1.2　一臺(tái)簡單的預(yù)測機(jī)
1.3　分類器與預(yù)測器并無太大差別
1.4　訓(xùn)練簡單的分類器　
1.5　有時(shí)候一個(gè)分類器不足以求解問題　
1.6　神經(jīng)元——大自然的計(jì)算機(jī)器　
1.7　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中追蹤信號(hào)　
1.8　憑心而論，矩陣乘法大有用途　
1.9　使用矩陣乘法的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例　
1.10　學(xué)習(xí)來自多個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重　
1.11　多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)反向傳播誤差
1.12　反向傳播誤差到更多層中
1.13　使用矩陣乘法進(jìn)行反向傳播誤差　
1.14　我們實(shí)際上如何更新權(quán)重　
1.15　權(quán)重更新成功范例
1.16　準(zhǔn)備數(shù)據(jù)　

第 2 章　使用Python進(jìn)行DIY
2.1　Python　
2.2　交互式Python = IPython　
2.3　優(yōu)雅地開始使用Python　
2.4　使用Python制作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5　手寫數(shù)字的數(shù)據(jù)集MNIST

第 3 章　趣味盎然
3.1　自己的手寫數(shù)字　
3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦內(nèi)部　
3.3　創(chuàng)建新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：旋轉(zhuǎn)圖像　
3.4　結(jié)語　

附錄A　微積分簡介
A.1　一條平直的線　
A.2　一條斜線　
A.3　一條曲線　
A.4　手繪微積分　
A.5　非手繪微積分　
A.6　無需繪制圖表的微積分　
A.7　模式　
A.8　函數(shù)的函數(shù)　

附錄B　使用樹莓派來工作
B.1　安裝IPython
B.2　確保各項(xiàng)工作正常進(jìn)行　
B.3　訓(xùn)練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　
B.4　樹莓派成功了

適讀人群

本書適合想要從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和探索的讀者學(xué)習(xí)參考，尤其適合想要通過Python編程進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的讀者參考。也適合對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀。

作者譯者

塔里克·拉希德，擁有物理學(xué)學(xué)士學(xué)位、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘碩士學(xué)位。他常年活躍于倫敦的技術(shù)領(lǐng)域，領(lǐng)導(dǎo)并組織倫敦Python聚會(huì)小組（近3000名成員）。

譯者簡介

林賜，軟件設(shè)計(jì)師、網(wǎng)絡(luò)工程師，畢業(yè)于渥太華大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)碩士專業(yè)，已翻譯出版多本技術(shù)圖書。

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