作者:
[英] Tariq Rashid
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
原作名: Make Your Own Neural Network
译者: 林赐
出版年: 2018-4
页数: 200
定价: 69.00元
装帧: 平装
丛书: 异步图书深度学习系列
ISBN: 9787115474810
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
原作名: Make Your Own Neural Network
译者: 林赐
出版年: 2018-4
页数: 200
定价: 69.00元
装帧: 平装
丛书: 异步图书深度学习系列
ISBN: 9787115474810
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,第二部分是实践,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。第三部分是扩展,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 · · · · · ·
Tariq Rashid 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。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 · · · · · ·
序言
前言
第1章 神经网络如何工作
1.1 尺有所短,寸有所长
1.2 一台简单的预测机
1.3 分类器与预测器并无太大差别
1.4 训练简单的分类器
1.5 有时候一个分类器不足以求解问题
1.6 神经元——大自然的计算机器
1.7 在神经网络中追踪信号
1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例
1.10 学习来自多个节点的权重
1.11 多个输出节点反向传播误差
1.12 反向传播误差到更多层中
1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差
1.14 我们实际上如何更新权重
1.15 权重更新成功范例
1.16 准备数据
第2章 使用Python进行DIY
2.1 Python
2.2 交互式Python = IPython
2.3 优雅地开始使用Python
2.4 使用Python制作神经网络
2.5 手写数字的数据集MNIST
第3章 趣味盎然
3.1 自己的手写数字
3.2 神经网络大脑内部
3.3 创建新的训练数据:旋转图像
3.4 结语
附录A 微积分简介
A.1 一条平直的线
A.2 一条斜线
A.3 一条曲线
A.4 手绘微积分
A.5 非手绘微积分
A.6 无需绘制图表的微积分
A.7 模式
A.8 函数的函数
附录B 使用树莓派来工作
B.1 安装IPython
B.2 确保各项工作正常进行
B.3 训练和测试神经网络
B.4 树莓派成功了
· · · · · · (收起)
前言
第1章 神经网络如何工作
1.1 尺有所短,寸有所长
1.2 一台简单的预测机
1.3 分类器与预测器并无太大差别
1.4 训练简单的分类器
1.5 有时候一个分类器不足以求解问题
1.6 神经元——大自然的计算机器
1.7 在神经网络中追踪信号
1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例
1.10 学习来自多个节点的权重
1.11 多个输出节点反向传播误差
1.12 反向传播误差到更多层中
1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差
1.14 我们实际上如何更新权重
1.15 权重更新成功范例
1.16 准备数据
第2章 使用Python进行DIY
2.1 Python
2.2 交互式Python = IPython
2.3 优雅地开始使用Python
2.4 使用Python制作神经网络
2.5 手写数字的数据集MNIST
第3章 趣味盎然
3.1 自己的手写数字
3.2 神经网络大脑内部
3.3 创建新的训练数据:旋转图像
3.4 结语
附录A 微积分简介
A.1 一条平直的线
A.2 一条斜线
A.3 一条曲线
A.4 手绘微积分
A.5 非手绘微积分
A.6 无需绘制图表的微积分
A.7 模式
A.8 函数的函数
附录B 使用树莓派来工作
B.1 安装IPython
B.2 确保各项工作正常进行
B.3 训练和测试神经网络
B.4 树莓派成功了
· · · · · · (收起)
"Python神经网络编程"试读 · · · · · ·
丛书信息
· · · · · ·
异步图书深度学习系列(共43册),
这套丛书还有
《动手学深度学习》《TensorFlow深度学习项目实战》《精通数据科学:从线性回归到深度学习》《动手学机器学习》《深度学习与TensorFlow实战》
等
。
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简单易懂说的都是人话
这篇书评可能有关键情节透露
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前言:这篇文章介绍一本小书,《Make your own neural network》,书籍讲解了神经网络的原理以及使用python实现神经网络。文章记录核心知识,对书中的公式再进行推导。整体而言书籍讲解比较通俗,不足之处在于体系比较散、没有说清反向传播与梯度下降的关系。 Chapter 1 How Th...
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订阅关于Python神经网络编程的评论:
feed: rss 2.0
1 有用 荨杉 2019-07-15 16:26:27
2小时就能了解神经网络和python基础知识。推导极其详细,入门的好书。可惜内容实在太少...
3 有用 摸小鱼儿 2019-04-28 22:06:34
大巧若拙,要言不烦。
2 有用 Sammy Shum 2019-07-21 16:52:44
这个很良心 非常适合零基础入门 连高数都不用会
2 有用 治疗机器 2025-04-15 13:32:47 黑龙江
非常称职的新手入门书 讲的通俗易懂且细致 不太理解因为内容基础大骂打低分的人群 想深入学习完全可以看进阶书和课程 何必来看一本200页的小册子呢
4 有用 鸭猪猪爱猪猪鸭 2021-05-11 01:58:13
这本书这么垃圾居然9.1分, 基本面向大二学生, 浅的不能在浅, 只讲到3层的全连接的神经网络