Python神經網絡編程 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[英] 塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid） 著

圖書標籤:

• Python
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 編程
• 人工智能
• 數據科學
• 算法
• TensorFlow
• PyTorch

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

版次：1

商品編碼：12335366

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

當前，深度學習和人工智能的發展和應用給人們留下瞭深刻的印象。神經網絡是深度學習和人工智能的關鍵元素，然而，真正瞭解神經網絡工作機製的人少之又少。本書用輕鬆的筆觸，一步一步揭示瞭神經網絡的數學思想，並介紹如何使用Python編程語言開發神經網絡。

本書將帶領您進行一場妙趣橫生卻又有條不紊的旅行——從一個非常簡單的想法開始，逐步理解神經網絡的工作機製。您無需任何超齣中學範圍的數學知識，並且本書還給齣易於理解的微積分簡介。本書的目標是讓盡可能多的普通讀者理解神經網絡。讀者將學習使用Python開發自己的神經網絡，訓練它識彆手寫數字，甚至可以與專業的神經網絡相媲美。

本書適閤想要瞭解深度學習、人工智能和神經網絡的讀者閱讀，尤其適閤想要通過Python編程進行神經網絡開發的讀者參考。

這是一本精心編寫、給完全初學者的圖書。它帶領讀者構建一個真正、有效的神經網絡，而不需要讀者具備任何復雜的數學知識和深度學習的理論。

——M Ludvig

強烈推薦本書。這本書使得人工神經網絡的概念非常清晰而容易理解。讀者應該嘗試重復本書中給齣的示例，以便讓本書發揮大的作用。我就是這麼做的，效果不錯！

——美亞的一位讀者

如果你對人工智能或神經網絡感興趣的話，這應該是你的第1本入門書。本書對主題的介紹非常清晰，幾乎涉及理解神經網絡所需的所有知識，包括微積分、統計、矩陣、編程等等。

——Niyazi Kemer

這是一本優秀的入門圖書，它有幾個顯著特點。它細緻而透徹地介紹瞭神經網絡。它用非常精簡、實用的方式介紹瞭數學知識，特彆是矩陣乘法和一些簡單的微積分，使得讀者能夠很容易接受一次數學訓練。它使用IPython作為計算平颱，引導讀者使用Python編寫神經網絡。

——Daniel Oderbolz

內容簡介

本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹瞭理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹瞭學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識彆人類手寫的字母，特彆是讓其像專傢所開發的網絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。

作者簡介

塔裏剋·拉希德 擁有物理學學士學位、機器學習和數據挖掘碩士學位。他常年活躍於倫敦的技術領域，領導並組織倫敦Python聚會小組（近3000名成員）。

目錄

第 1 章　神經網絡如何工作001

1.1　尺有所短，寸有所長 001

1.2　一颱簡單的預測機 003

1.3　分類器與預測器並無太大差彆008

1.4　訓練簡單的分類器　011

1.5　有時候一個分類器不足以求解問題　020

1.6　神經元——大自然的計算機器　024

1.7　在神經網絡中追蹤信號　033

1.8　憑心而論，矩陣乘法大有用途　037

1.9　使用矩陣乘法的三層神經網絡示例　043

1.10　學習來自多個節點的權重　051

1.11　多個輸齣節點反嚮傳播誤差053

1.12　反嚮傳播誤差到更多層中　054

1.13　使用矩陣乘法進行反嚮傳播誤差　058

1.14　我們實際上如何更新權重　061

1.15　權重更新成功範例　077

1.16　準備數據　078

第 2 章　使用Python進行DIY 083

2.1　Python　083

2.2　交互式Python = IPython　084

2.3　優雅地開始使用Python　085

2.4　使用Python製作神經網絡 105

2.5　手寫數字的數據集MNIST 121

第 3 章　趣味盎然 153

3.1　自己的手寫數字　153

3.2　神經網絡大腦內部　156

3.3　創建新的訓練數據：鏇轉圖像　160

3.4　結語　164

附錄A　微積分簡介 165

A.1　一條平直的綫　166

A.2　一條斜綫　168

A.3　一條麯綫　170

A.4　手繪微積分　172

A.5　非手繪微積分　174

A.6　無需繪製圖錶的微積分　177

A.7　模式　180

A.8　函數的函數　182

附錄B　使用樹莓派來工作 186

B.1　安裝IPython　187

B.2　確保各項工作正常進行　193

B.3　訓練和測試神經網絡　194

B.4　樹莓派成功瞭 195

《Python神經網絡編程》 一本帶你深入理解和實踐神經網絡的實戰指南 在當今人工智能飛速發展的浪潮中，神經網絡作為其核心驅動力，正以前所未有的力量改變著我們的世界。從智能手機上的語音助手，到自動駕駛汽車的感知係統，再到精準的醫療診斷，神經網絡的身影無處不在。如果你對這些令人驚嘆的技術充滿好奇，渴望親手構建屬於自己的智能模型，那麼這本書將是你踏上神經網絡探索之旅的最佳起點。 《Python神經網絡編程》並非一本簡單的代碼堆砌手冊，而是一本旨在為你構建堅實的理論基礎、理解核心概念，並掌握實際操作技巧的深度指南。我們相信，真正的強大源於對事物本質的深刻理解。因此，本書將帶領你一步步揭開神經網絡的神秘麵紗，從最基本的感知機原理開始，層層遞進，直至掌握深度學習中的復雜模型。 為什麼選擇Python？ Python之所以成為機器學習和人工智能領域的首選語言，並非偶然。它簡潔明瞭的語法、豐富的第三方庫生態以及活躍的社區支持，極大地降低瞭學習和開發的門檻。本書將充分利用Python的優勢，通過清晰、可讀性強的代碼示例，讓你輕鬆地將理論知識轉化為實際的編程實踐。你將學會如何使用NumPy進行高效的數值計算，如何利用Matplotlib進行數據可視化，以及如何通過Scikit-learn等庫來預處理數據和評估模型。 本書的核心價值： 從零開始，循序漸進： 無論你是否具備深厚的數學背景，本書都會以最直觀的方式引導你學習。我們從神經網絡的最基礎單元——神經元，到它們如何組閤成網絡，再到網絡如何學習，都進行瞭詳細的闡述。避免瞭那些晦澀難懂的數學推導，而是側重於讓你理解數學公式背後的直觀含義和它們在模型中的作用。 理論與實踐的完美結閤： 我們堅信“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。本書的每一章都將理論知識與實際的Python代碼相結閤。你不會僅僅停留在理論的層麵，而是會通過親手編寫代碼，實際操作，來驗證和鞏固所學知識。從構建一個簡單的綫性迴歸模型，到實現一個能夠識彆手寫數字的多層感知機，你將獲得滿滿的成就感。 核心概念的深度解析： 神經網絡的強大之處在於其能夠從數據中學習復雜的模式。本書將深入剖析這些學習過程是如何發生的。你將理解： 前嚮傳播 (Forward Propagation)： 數據是如何在網絡中流動，並最終産生預測結果的。 損失函數 (Loss Function)： 如何衡量模型的預測與真實值之間的差距。 反嚮傳播 (Backpropagation)： 神經網絡如何根據損失函數的信息，調整自身的權重和偏置，從而不斷優化模型。我們將用最清晰的方式解釋梯度下降的原理，以及反嚮傳播算法如何高效地計算梯度。 激活函數 (Activation Functions)： 為什麼它們對於引入非綫性至關重要，以及如何選擇閤適的激活函數。 正則化 (Regularization)： 如何防止模型過擬閤，提高其泛化能力。 掌握關鍵的網絡架構： 隨著你對基礎知識的掌握，我們將逐步引入更復雜的神經網絡架構，讓你瞭解它們各自的優勢和適用場景。 多層感知機 (Multilayer Perceptron, MLP)： 這是最基礎的深度學習模型，我們將學習如何構建和訓練多層感知機，並將其應用於分類和迴歸任務。 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNNs)： 專門為處理圖像數據而設計的強大模型。你將理解捲積層、池化層的作用，以及CNNs在圖像識彆、目標檢測等領域的巨大潛力。 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNNs)： 適用於處理序列數據，如文本和時間序列。你將學習RNNs如何處理記憶和上下文信息，以及它們在自然語言處理（NLP）中的應用。 實用的編程技巧和最佳實踐： 除瞭理論和核心算法，本書還將分享大量在實際開發中非常有用的技巧和經驗。例如： 數據預處理和特徵工程： 如何清洗、規範化和轉換原始數據，使其更適閤神經網絡的處理。 模型評估和調優： 如何選擇閤適的評估指標，以及如何通過調整超參數來提升模型性能。 代碼組織和可復用性： 如何編寫結構清晰、易於維護和擴展的代碼。 利用現有庫和框架： 雖然本書側重於從頭構建，但也會適時介紹如何利用TensorFlow, PyTorch等流行深度學習框架，讓你能夠快速上手更復雜的項目。 本書適閤誰？ 計算機科學專業的學生： 想要深入理解機器學習和人工智能領域，並為未來的研究或工作打下堅實基礎的學生。 數據科學傢和機器學習工程師： 想要係統學習神經網絡理論，並掌握Python實現技巧，以應對更復雜的項目挑戰的專業人士。 對AI充滿好奇的開發者： 想要將AI技術融入到自己的産品或服務中，但又不知道如何開始的開發者。 任何希望深入瞭解人工智能底層原理的讀者： 即使你沒有編程經驗，隻要你具備學習的決心和好奇心，本書也能為你打開一扇通往AI世界的大門。 本書的學習路徑： 我們將從最基本的概念齣發，逐步深入。以下是本書大緻的學習路徑： 1. 神經網絡的基石： 理解單個神經元的工作原理，感知機的概念，以及綫性模型。 2. 構建第一個網絡： 學習如何將多個神經元組閤成網絡，實現多層感知機，並理解前嚮傳播過程。 3. 學習的藝術： 深入理解損失函數和梯度下降，這是神經網絡學習的核心。 4. 反嚮傳播的魔力： 詳細解析反嚮傳播算法，讓你明白神經網絡是如何進行高效學習的。 5. 激活函數的選擇： 學習各種激活函數的作用和優缺點，以及如何選擇最適閤的激活函數。 6. 優化你的模型： 掌握各種優化算法，如Adam, SGD等，以加速模型的收斂。 7. 處理圖像： 深入學習捲積神經網絡（CNNs），理解捲積、池化等關鍵操作，並用Python實現。 8. 處理序列數據： 學習循環神經網絡（RNNs）及其變種（LSTM, GRU），理解它們如何處理時序信息，並在NLP任務中應用。 9. 避免過擬閤： 學習各種正則化技術，如Dropout，L1/L2正則化，以提高模型的泛化能力。 10. 實際項目案例： 通過一係列精心設計的項目，讓你將所學知識融會貫通，解決實際問題。 學習本書，你將收獲： 對神經網絡原理的深刻理解： 你將不再滿足於“黑箱”式的調用，而是能夠理解模型背後的運作機製。 紮實的Python編程實踐能力： 你將能夠用Python從零開始構建和訓練各種神經網絡模型。 解決實際問題的能力： 你將能夠將所學知識應用於圖像識彆、自然語言處理等領域，解決實際的業務挑戰。 獨立學習和研究的能力： 本書為你打下堅實的基礎，使你能夠進一步探索更前沿的AI技術。 人工智能的浪潮已經來臨，掌握神經網絡技術，就是掌握未來的鑰匙。現在，就拿起這本書，開始你的Python神經網絡編程之旅吧！讓我們一起用代碼構建智能，用智慧創造未來！

評分☆☆☆☆☆

這本《Python神經網絡編程》的排版設計堪稱教科書級彆！我一直認為一本好的技術書籍，除瞭內容本身，其呈現方式同樣重要。這本書在這方麵做得非常齣色，無論是文字的清晰度、代碼的可讀性，還是圖錶的精美程度，都達到瞭我心目中的高標準。我特彆喜歡書中在講解復雜算法時，會插入詳細的流程圖和示意圖，這些視覺化的輔助信息極大地降低瞭我的理解門檻。例如，在解釋梯度下降的過程時，書中提供的二維、三維的圖形演示，讓我能夠非常直觀地感受到模型參數是如何一步步被優化，朝著損失函數的最小值逼近的。而且，書中所有齣現的代碼片段，都經過瞭精心的格式化，縮進、命名都非常規範，配閤著清晰的注釋，使得我能夠毫不費力地將代碼復製到我的開發環境中進行實驗。這本書還包含瞭一些非常有趣的案例研究，比如如何用神經網絡來識彆手寫數字，如何進行簡單的圖像分類等等，這些實踐性的內容讓我能夠快速將所學知識應用到實際問題中，體驗到神經網絡的強大威力。

評分☆☆☆☆☆

我真心推薦《Python神經網絡編程》給所有對人工智能和機器學習感興趣的朋友。這本書不僅僅是一本技術教程，更像是一次關於智能奧秘的探索之旅。作者以一種充滿激情的方式，帶領讀者走進神經網絡的世界，從最簡單的感知機模型，一步步揭示瞭深度學習的強大潛力。我特彆喜歡書中對於“黑箱”的解讀，它並沒有迴避神經網絡的復雜性，而是通過一係列巧妙的實驗和可視化，讓我們能夠窺探到模型內部的運作機製，理解它為什麼能夠做齣特定的預測。書中關於循環神經網絡（RNN）和捲積神經網絡（CNN）的講解，讓我對這些在自然語言處理和計算機視覺領域取得巨大成功的模型有瞭初步的認識。我跟著書中的代碼，嘗試著構建瞭一個簡單的文本分類器，並驚嘆於它能夠準確地判斷文本的情感傾嚮。這本書的語言風格非常引人入勝，讓我仿佛置身於一個充滿活力的技術討論會中，隨時都能獲得新的靈感和啓發。它讓我對未來的技術發展充滿瞭好奇，也激發瞭我繼續深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《Python神經網絡編程》這本書的敘事風格是如此獨特，以至於我感覺我不是在讀一本技術書籍，而是在聽一位經驗豐富的導師娓娓道來。作者並沒有上來就拋齣大量專業術語，而是從最基本的人工神經元模型開始，一步步構建起復雜的神經網絡架構。我特彆欣賞書中對於“靈感來源”的解釋，比如作者會提及生物神經元的工作機製，以此來類比和解釋人工神經網絡的構建思路，這種跨領域的聯想非常有啓發性，讓抽象的概念變得生動形象。此外，書中對於不同激活函數的選擇和應用場景的討論，也讓我受益匪淺。我之前總是對 ReLU、Sigmoid 和 Tanh 等函數感到睏惑，不清楚在什麼時候應該使用哪一個，而這本書通過實際的例子，清晰地展示瞭它們各自的優缺點，以及在不同網絡層和不同任務中的適用性。書中提供的 Python 代碼，也比我之前接觸過的要更加精煉和高效，很多在我看來需要復雜實現的邏輯，作者都用寥寥幾行代碼就給齣瞭優雅的解決方案。這本書不僅僅是教會我“如何做”，更讓我理解瞭“為什麼這樣做”，這種深度的理解是我在其他地方很難找到的。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python神經網絡編程》絕對是我近期閱讀中最令人興奮的技術書籍之一！作為一名對深度學習領域躍躍欲試的開發者，我一直被各種復雜的算法和數學公式所睏擾，直到我翻開瞭這本書。作者以一種極其直觀和易於理解的方式，將那些曾經看起來高不可攀的神經網絡概念一一拆解。我尤其喜歡書中對於反嚮傳播算法的講解，作者通過生動的比喻和循序漸進的推導，讓我不再感到畏懼，反而茅塞頓開。更重要的是，書中提供的 Python 代碼示例，不僅僅是枯燥的語法堆砌，而是真正能夠運行並産生預期結果的、清晰的代碼片段。我能夠跟著書中的步驟，一步一步地構建自己的神經網絡模型，並觀察其學習過程，這種實踐體驗是任何理論講解都無法比擬的。例如，書中關於如何處理不同類型的數據、如何調整學習率以及如何評估模型性能的部分，都提供瞭非常實用的技巧和建議。對於想要從零開始，但又希望能夠深入理解神經網絡背後原理的讀者來說，這本書絕對是開啓你深度學習之旅的最佳夥伴，它讓我對機器學習的未來充滿瞭期待，也為我後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我選擇《Python神經網絡編程》這本書，是抱著試一試的心態。我之前讀過一些關於機器學習的書籍，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼過於膚淺。這本書卻給我帶來瞭驚喜。作者在講解神經網絡的原理時，非常注重邏輯的嚴謹性和數學基礎的鋪墊，但又不會讓這些數學細節變得枯燥乏味。他巧妙地將數學公式與直觀的解釋相結閤，讓我既能夠理解背後的原理，又不會被復雜的推導所淹沒。書中對於網絡結構設計的討論，比如如何選擇閤適的層數、神經元數量，以及如何防止過擬閤和欠擬閤，都提供瞭非常實用的指導。我尤其欣賞書中關於正則化技術的講解，比如 L1 和 L2 正則化，以及 Dropout 等方法，這些技術對於提升模型的泛化能力至關重要，而作者的解釋清晰易懂，並且提供瞭相應的 Python 實現。這本書讓我對構建高性能的神經網絡模型有瞭更深刻的認識，也為我解決更復雜的機器學習問題提供瞭強大的武器。

評分☆☆☆☆☆

書還可以，紙張質量也不錯，內容很豐富，很適閤計算機係的學生學習

評分☆☆☆☆☆

很好，以後可以好好學習瞭

評分☆☆☆☆☆

瞭解一下人工智能的曆史還是很不錯的

評分☆☆☆☆☆

圖書不錯，紙質很好，內容全麵！好評

評分☆☆☆☆☆

剛開始看，還沒有看很多，前麵數學部分翻譯的還是不錯的，後麵打算對照著英文版一起看

評分☆☆☆☆☆

寫的很好！作者的功底非常瞭得！

評分☆☆☆☆☆

有益又有意義的書不嫌多，買來看看不白活

評分☆☆☆☆☆

一開始以為是一本大眾通俗書籍，看瞭以後發現挺專業的，有點枯燥，非專業人士慎重。

評分☆☆☆☆☆

好書，好還沒看，支持京東