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Python神经网络编程

Python神经网络编程

出版社:人民邮电出版社出版时间:2018-04-01
开本: 16开 页数: 195页
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Python神经网络编程 版权信息

  • ISBN:9787115474810
  • 条形码:9787115474810 ; 978-7-115-47481-0
  • 装帧:简裝本
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

Python神经网络编程 本书特色

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。*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。

Python神经网络编程 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1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。

Python神经网络编程 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
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Python神经网络编程 作者简介

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)。
译者简介
林赐 软件设计师、网络工程师,毕业于渥太华大学系统科学硕士专业,已翻译出版多本技术图书。

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