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[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著

图书标签:

• Python
• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 编程
• 人工智能
• 数据科学
• 算法
• TensorFlow
• PyTorch

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

版次：1

商品编码：12335366

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

产品特色

编辑推荐

当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。

本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。

这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络，而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。

——M Ludvig

强烈推荐本书。这本书使得人工神经网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例，以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的，效果不错！

——美亚的一位读者

如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这应该是你的第1本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。

——Niyazi Kemer

这是一本优秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识，特别是矩阵乘法和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神经网络。

——Daniel Oderbolz

内容简介

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

作者简介

塔里克·拉希德 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术领域，领导并组织伦敦Python聚会小组（近3000名成员）。

目录

第 1 章　神经网络如何工作001

1.1　尺有所短，寸有所长 001

1.2　一台简单的预测机 003

1.3　分类器与预测器并无太大差别008

1.4　训练简单的分类器　011

1.5　有时候一个分类器不足以求解问题　020

1.6　神经元——大自然的计算机器　024

1.7　在神经网络中追踪信号　033

1.8　凭心而论，矩阵乘法大有用途　037

1.9　使用矩阵乘法的三层神经网络示例　043

1.10　学习来自多个节点的权重　051

1.11　多个输出节点反向传播误差053

1.12　反向传播误差到更多层中　054

1.13　使用矩阵乘法进行反向传播误差　058

1.14　我们实际上如何更新权重　061

1.15　权重更新成功范例　077

1.16　准备数据　078

第 2 章　使用Python进行DIY 083

2.1　Python　083

2.2　交互式Python = IPython　084

2.3　优雅地开始使用Python　085

2.4　使用Python制作神经网络 105

2.5　手写数字的数据集MNIST 121

第 3 章　趣味盎然 153

3.1　自己的手写数字　153

3.2　神经网络大脑内部　156

3.3　创建新的训练数据：旋转图像　160

3.4　结语　164

附录A　微积分简介 165

A.1　一条平直的线　166

A.2　一条斜线　168

A.3　一条曲线　170

A.4　手绘微积分　172

A.5　非手绘微积分　174

A.6　无需绘制图表的微积分　177

A.7　模式　180

A.8　函数的函数　182

附录B　使用树莓派来工作 186

B.1　安装IPython　187

B.2　确保各项工作正常进行　193

B.3　训练和测试神经网络　194

B.4　树莓派成功了 195

《Python神经网络编程》 一本带你深入理解和实践神经网络的实战指南 在当今人工智能飞速发展的浪潮中，神经网络作为其核心驱动力，正以前所未有的力量改变着我们的世界。从智能手机上的语音助手，到自动驾驶汽车的感知系统，再到精准的医疗诊断，神经网络的身影无处不在。如果你对这些令人惊叹的技术充满好奇，渴望亲手构建属于自己的智能模型，那么这本书将是你踏上神经网络探索之旅的最佳起点。 《Python神经网络编程》并非一本简单的代码堆砌手册，而是一本旨在为你构建坚实的理论基础、理解核心概念，并掌握实际操作技巧的深度指南。我们相信，真正的强大源于对事物本质的深刻理解。因此，本书将带领你一步步揭开神经网络的神秘面纱，从最基本的感知机原理开始，层层递进，直至掌握深度学习中的复杂模型。 为什么选择Python？ Python之所以成为机器学习和人工智能领域的首选语言，并非偶然。它简洁明了的语法、丰富的第三方库生态以及活跃的社区支持，极大地降低了学习和开发的门槛。本书将充分利用Python的优势，通过清晰、可读性强的代码示例，让你轻松地将理论知识转化为实际的编程实践。你将学会如何使用NumPy进行高效的数值计算，如何利用Matplotlib进行数据可视化，以及如何通过Scikit-learn等库来预处理数据和评估模型。 本书的核心价值： 从零开始，循序渐进： 无论你是否具备深厚的数学背景，本书都会以最直观的方式引导你学习。我们从神经网络的最基础单元——神经元，到它们如何组合成网络，再到网络如何学习，都进行了详细的阐述。避免了那些晦涩难懂的数学推导，而是侧重于让你理解数学公式背后的直观含义和它们在模型中的作用。 理论与实践的完美结合： 我们坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。本书的每一章都将理论知识与实际的Python代码相结合。你不会仅仅停留在理论的层面，而是会通过亲手编写代码，实际操作，来验证和巩固所学知识。从构建一个简单的线性回归模型，到实现一个能够识别手写数字的多层感知机，你将获得满满的成就感。 核心概念的深度解析： 神经网络的强大之处在于其能够从数据中学习复杂的模式。本书将深入剖析这些学习过程是如何发生的。你将理解： 前向传播 (Forward Propagation)： 数据是如何在网络中流动，并最终产生预测结果的。 损失函数 (Loss Function)： 如何衡量模型的预测与真实值之间的差距。 反向传播 (Backpropagation)： 神经网络如何根据损失函数的信息，调整自身的权重和偏置，从而不断优化模型。我们将用最清晰的方式解释梯度下降的原理，以及反向传播算法如何高效地计算梯度。 激活函数 (Activation Functions)： 为什么它们对于引入非线性至关重要，以及如何选择合适的激活函数。 正则化 (Regularization)： 如何防止模型过拟合，提高其泛化能力。 掌握关键的网络架构： 随着你对基础知识的掌握，我们将逐步引入更复杂的神经网络架构，让你了解它们各自的优势和适用场景。 多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)： 这是最基础的深度学习模型，我们将学习如何构建和训练多层感知机，并将其应用于分类和回归任务。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)： 专门为处理图像数据而设计的强大模型。你将理解卷积层、池化层的作用，以及CNNs在图像识别、目标检测等领域的巨大潜力。 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs)： 适用于处理序列数据，如文本和时间序列。你将学习RNNs如何处理记忆和上下文信息，以及它们在自然语言处理（NLP）中的应用。 实用的编程技巧和最佳实践： 除了理论和核心算法，本书还将分享大量在实际开发中非常有用的技巧和经验。例如： 数据预处理和特征工程： 如何清洗、规范化和转换原始数据，使其更适合神经网络的处理。 模型评估和调优： 如何选择合适的评估指标，以及如何通过调整超参数来提升模型性能。 代码组织和可复用性： 如何编写结构清晰、易于维护和扩展的代码。 利用现有库和框架： 虽然本书侧重于从头构建，但也会适时介绍如何利用TensorFlow, PyTorch等流行深度学习框架，让你能够快速上手更复杂的项目。 本书适合谁？ 计算机科学专业的学生： 想要深入理解机器学习和人工智能领域，并为未来的研究或工作打下坚实基础的学生。 数据科学家和机器学习工程师： 想要系统学习神经网络理论，并掌握Python实现技巧，以应对更复杂的项目挑战的专业人士。 对AI充满好奇的开发者： 想要将AI技术融入到自己的产品或服务中，但又不知道如何开始的开发者。 任何希望深入了解人工智能底层原理的读者： 即使你没有编程经验，只要你具备学习的决心和好奇心，本书也能为你打开一扇通往AI世界的大门。 本书的学习路径： 我们将从最基本的概念出发，逐步深入。以下是本书大致的学习路径： 1. 神经网络的基石： 理解单个神经元的工作原理，感知机的概念，以及线性模型。 2. 构建第一个网络： 学习如何将多个神经元组合成网络，实现多层感知机，并理解前向传播过程。 3. 学习的艺术： 深入理解损失函数和梯度下降，这是神经网络学习的核心。 4. 反向传播的魔力： 详细解析反向传播算法，让你明白神经网络是如何进行高效学习的。 5. 激活函数的选择： 学习各种激活函数的作用和优缺点，以及如何选择最适合的激活函数。 6. 优化你的模型： 掌握各种优化算法，如Adam, SGD等，以加速模型的收敛。 7. 处理图像： 深入学习卷积神经网络（CNNs），理解卷积、池化等关键操作，并用Python实现。 8. 处理序列数据： 学习循环神经网络（RNNs）及其变种（LSTM, GRU），理解它们如何处理时序信息，并在NLP任务中应用。 9. 避免过拟合： 学习各种正则化技术，如Dropout，L1/L2正则化，以提高模型的泛化能力。 10. 实际项目案例： 通过一系列精心设计的项目，让你将所学知识融会贯通，解决实际问题。 学习本书，你将收获： 对神经网络原理的深刻理解： 你将不再满足于“黑箱”式的调用，而是能够理解模型背后的运作机制。 扎实的Python编程实践能力： 你将能够用Python从零开始构建和训练各种神经网络模型。 解决实际问题的能力： 你将能够将所学知识应用于图像识别、自然语言处理等领域，解决实际的业务挑战。 独立学习和研究的能力： 本书为你打下坚实的基础，使你能够进一步探索更前沿的AI技术。 人工智能的浪潮已经来临，掌握神经网络技术，就是掌握未来的钥匙。现在，就拿起这本书，开始你的Python神经网络编程之旅吧！让我们一起用代码构建智能，用智慧创造未来！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我选择《Python神经网络编程》这本书，是抱着试一试的心态。我之前读过一些关于机器学习的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于肤浅。这本书却给我带来了惊喜。作者在讲解神经网络的原理时，非常注重逻辑的严谨性和数学基础的铺垫，但又不会让这些数学细节变得枯燥乏味。他巧妙地将数学公式与直观的解释相结合，让我既能够理解背后的原理，又不会被复杂的推导所淹没。书中对于网络结构设计的讨论，比如如何选择合适的层数、神经元数量，以及如何防止过拟合和欠拟合，都提供了非常实用的指导。我尤其欣赏书中关于正则化技术的讲解，比如 L1 和 L2 正则化，以及 Dropout 等方法，这些技术对于提升模型的泛化能力至关重要，而作者的解释清晰易懂，并且提供了相应的 Python 实现。这本书让我对构建高性能的神经网络模型有了更深刻的认识，也为我解决更复杂的机器学习问题提供了强大的武器。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python神经网络编程》的排版设计堪称教科书级别！我一直认为一本好的技术书籍，除了内容本身，其呈现方式同样重要。这本书在这方面做得非常出色，无论是文字的清晰度、代码的可读性，还是图表的精美程度，都达到了我心目中的高标准。我特别喜欢书中在讲解复杂算法时，会插入详细的流程图和示意图，这些视觉化的辅助信息极大地降低了我的理解门槛。例如，在解释梯度下降的过程时，书中提供的二维、三维的图形演示，让我能够非常直观地感受到模型参数是如何一步步被优化，朝着损失函数的最小值逼近的。而且，书中所有出现的代码片段，都经过了精心的格式化，缩进、命名都非常规范，配合着清晰的注释，使得我能够毫不费力地将代码复制到我的开发环境中进行实验。这本书还包含了一些非常有趣的案例研究，比如如何用神经网络来识别手写数字，如何进行简单的图像分类等等，这些实践性的内容让我能够快速将所学知识应用到实际问题中，体验到神经网络的强大威力。

评分☆☆☆☆☆

我真心推荐《Python神经网络编程》给所有对人工智能和机器学习感兴趣的朋友。这本书不仅仅是一本技术教程，更像是一次关于智能奥秘的探索之旅。作者以一种充满激情的方式，带领读者走进神经网络的世界，从最简单的感知机模型，一步步揭示了深度学习的强大潜力。我特别喜欢书中对于“黑箱”的解读，它并没有回避神经网络的复杂性，而是通过一系列巧妙的实验和可视化，让我们能够窥探到模型内部的运作机制，理解它为什么能够做出特定的预测。书中关于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的讲解，让我对这些在自然语言处理和计算机视觉领域取得巨大成功的模型有了初步的认识。我跟着书中的代码，尝试着构建了一个简单的文本分类器，并惊叹于它能够准确地判断文本的情感倾向。这本书的语言风格非常引人入胜，让我仿佛置身于一个充满活力的技术讨论会中，随时都能获得新的灵感和启发。它让我对未来的技术发展充满了好奇，也激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python神经网络编程》绝对是我近期阅读中最令人兴奋的技术书籍之一！作为一名对深度学习领域跃跃欲试的开发者，我一直被各种复杂的算法和数学公式所困扰，直到我翻开了这本书。作者以一种极其直观和易于理解的方式，将那些曾经看起来高不可攀的神经网络概念一一拆解。我尤其喜欢书中对于反向传播算法的讲解，作者通过生动的比喻和循序渐进的推导，让我不再感到畏惧，反而茅塞顿开。更重要的是，书中提供的 Python 代码示例，不仅仅是枯燥的语法堆砌，而是真正能够运行并产生预期结果的、清晰的代码片段。我能够跟着书中的步骤，一步一步地构建自己的神经网络模型，并观察其学习过程，这种实践体验是任何理论讲解都无法比拟的。例如，书中关于如何处理不同类型的数据、如何调整学习率以及如何评估模型性能的部分，都提供了非常实用的技巧和建议。对于想要从零开始，但又希望能够深入理解神经网络背后原理的读者来说，这本书绝对是开启你深度学习之旅的最佳伙伴，它让我对机器学习的未来充满了期待，也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《Python神经网络编程》这本书的叙事风格是如此独特，以至于我感觉我不是在读一本技术书籍，而是在听一位经验丰富的导师娓娓道来。作者并没有上来就抛出大量专业术语，而是从最基本的人工神经元模型开始，一步步构建起复杂的神经网络架构。我特别欣赏书中对于“灵感来源”的解释，比如作者会提及生物神经元的工作机制，以此来类比和解释人工神经网络的构建思路，这种跨领域的联想非常有启发性，让抽象的概念变得生动形象。此外，书中对于不同激活函数的选择和应用场景的讨论，也让我受益匪浅。我之前总是对 ReLU、Sigmoid 和 Tanh 等函数感到困惑，不清楚在什么时候应该使用哪一个，而这本书通过实际的例子，清晰地展示了它们各自的优缺点，以及在不同网络层和不同任务中的适用性。书中提供的 Python 代码，也比我之前接触过的要更加精炼和高效，很多在我看来需要复杂实现的逻辑，作者都用寥寥几行代码就给出了优雅的解决方案。这本书不仅仅是教会我“如何做”，更让我理解了“为什么这样做”，这种深度的理解是我在其他地方很难找到的。

评分☆☆☆☆☆

本书很实用，按控制策略逐一讲述，算法内涵丰富，如果把程序都研究透彻，会受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

深度学习经典书籍了，还没来得及看，应该很不错。不过作为翻译的第一版，难免会有瑕疵。

评分☆☆☆☆☆

客观理性记录下，广大消费者参考下。

评分☆☆☆☆☆

书还可以，纸张质量也不错，内容很丰富，很适合计算机系的学生学习

评分☆☆☆☆☆

机器学习机器学习，那就不要给了

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的

评分☆☆☆☆☆

好书，需要仔细看看。深入了解。再来评论。

评分☆☆☆☆☆

包装结实没有损毁，经典名著必须阅读。封面设计简朴耐看，表面脆弱容易磨损褪色。

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看，抓住了促销最后的尾巴，非常超值！