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软件工程/开发项目管理

Python神经网络编程

作者：[英]塔里克·拉希德（Tariq Ras

出版社：人民邮电出版社出版时间：2023-02-01

开本： 16开 页数： 212

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

Python神经网络编程版权信息

ISBN：9787115474810
条形码：9787115474810 ; 978-7-115-47481-0
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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Python神经网络编程本书特色

适读人群：本书着力于让大多数普通读者如何尽可能地了解这一话题，是一本不可多得的技术佳作。1.语言简炼易懂，用轻松的笔触，一步一步揭示神经网络的数学思想2.内容清晰详细，带你逐步理解神经网络的工作机制3.含动手实践模块，教你通过Python编程语言开发自己的神经网络，训练它识别手写数字。

Python神经网络编程内容简介

本书从简单的思路着手，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，特别是让其像专业人员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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