Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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英塔裏剋 拉希德Tariq Rash 著，林賜 譯

圖書標籤:

• Python
• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 編程
• 計算機
• 互聯網
• 人工智能
• 算法
• 數據科學

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：27684537841

齣版時間：2018-04-01

書[0名0]：	Python神[0經0]網絡編程|7680104
圖書定價：	69元
圖書作者：	[英]塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid）
齣版社：	人民郵電齣版社
齣版日期：	2018/4/1 0:00:00
ISBN號：	9787115474810
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

塔裏剋·拉希德 擁有物理[0學0][0學0]士[0學0]位、 [1機1] 器[0學0]習和數據挖掘碩士[0學0]位。他常年活躍於倫敦的技術[0領0]域，[0領0]導並組織倫敦Python聚[0會0]小組（近3000[0名0]成員）。 譯者簡介 林賜 軟件設計師、網絡工程師，畢業於渥太華[0大0][0學0]係統科[0學0]碩士專業，已翻譯齣版多本技術圖書。

內容簡介

本書[0首0]先從簡單的思路著手，詳細介紹瞭理解神[0經0]網絡如何工作所必須的基礎[0知0]識。[0第0]一部分介紹基本的思路，包括神[0經0]網絡底層的數[0學0][0知0]識，[0第0]2部分是實踐，介紹瞭[0學0]習Python編程的流行和輕鬆的方[0法0]，從而逐漸使用該語言構建神[0經0]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。[0第0]3部分是擴展，介紹如何將神[0經0]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。

目錄

[0第0] 1 章 神[0經0]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 [1機1] 003 1.3 分類器與預測器並無太[0大0]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[0經0]元——[0大0]自然的計算 [1機1] 器 024 1.7 在神[0經0]網絡中追蹤信號 033 1.8 憑心而論，矩陣乘[0法0][0大0]有用途 037 1.9 使用矩陣乘[0法0]的三層神[0經0]網絡示例 043 1.10 [0學0]習來自多個節點的[0權0]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[0法0]進行反嚮傳播誤差 058 1.14 我們實際上如何更新[0權0]重 061 1.15 [0權0]重更新成功範例 077 1.16 準備數據 078 [0第0] 2 章 使用Python進行DIY 083 2.1 Python 083 2.2 交互式Python = IPython 084 2.3 [0優0]雅地開始使用Python 085 2.4 使用Python製作神[0經0]網絡 105 2.5 手寫數字的數據集MNIST 121 [0第0] 3 章 趣味盎然 153 3.1 自己的手寫數字 153 3.2 神[0經0]網絡[0大0]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[0經0]網絡 194 B.4 樹莓派成功瞭 195

編輯推薦

[0當0]前，深度[0學0]習和人工智能的發展和應用給人們留下瞭深刻的印象。神[0經0]網絡是深度[0學0]習和人工智能的關鍵元素，然而，真正瞭解神[0經0]網絡工作 [1機1] 製的人少之又少。本書用輕鬆的筆觸，一步一步揭示瞭神[0經0]網絡的數[0學0]思想，並介紹如何使用Python編程語言開發神[0經0]網絡。 本書將帶[0領0]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[0法0]開始，逐步理解神[0經0]網絡的工作 [1機1] 製。您無需任何[0超0]齣中[0學0]範圍的數[0學0][0知0]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[0經0]網絡。讀者將[0學0]習使用Python開發自己的神[0經0]網絡，訓練它識彆手寫數字，甚至可以與專業的神[0經0]網絡相媲美。 本書適閤想要瞭解深度[0學0]習、人工智能和神[0經0]網絡的讀者閱讀，尤其適閤想要通過Python編程進行神[0經0]網絡開發的讀者參考。 這是一本精心編寫、給完全初[0學0]者的圖書。它帶[0領0]讀者構建一個真正、有效的神[0經0]網絡，而不需要讀者具備任何復雜的數[0學0][0知0]識和深度[0學0]習的理論。 ——M Ludvig 強烈推薦本書。這本書使得人工神[0經0]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[0大0]的作用。我就是這麼做的，效果不錯！ ——美[0國0]的一位讀者 如果你對人工智能或神[0經0]網絡感興趣的話，這應該是你的一本入門書。本書對主題的介紹非常清晰，幾乎涉及理解神[0經0]網絡所需的所有[0知0]識，包括微積分、統計、矩陣、編程等等。 ——Niyazi Kemer 這是一本[0優0] 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[0經0]網絡。它用非常精簡、實用的方式介紹瞭數[0學0][0知0]識，特彆是矩陣乘[0法0]和一些簡單的微積分，使得讀者能夠很容易接受一次數[0學0]訓練。它使用IPython作為計算平颱，引導讀者使用Python編寫神[0經0]網絡。 ——Daniel Oderbolz

深度探索：AI賦能的智能時代 在信息爆炸的浪潮中，人工智能（AI）以其前所未有的力量，正在深刻地重塑著我們生活的方方麵麵。從自動駕駛的汽車到個性化推薦的購物體驗，從精準醫療的診斷到高效便捷的智能傢居，AI的身影無處不在，引領著我們邁嚮一個更加智能、互聯的未來。本書《深度探索：AI賦能的智能時代》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，揭示AI技術的奧秘，剖析其發展脈絡，並展望其未來的無限可能。 第一章：人工智能的起源與演進 本章將帶領讀者迴顧人工智能波瀾壯闊的發展史。我們將從早期對智能機器的哲學思考和科幻想象齣發，追溯到圖靈測試的提齣，以及早期符號主義AI的興起。隨後，我們將深入探討機器學習的萌芽，特彆是專傢係統和基於規則的推理如何在特定領域取得突破。接著，我們會聚焦於AI發展的幾次“寒鼕”與“春天”，分析其背後技術瓶頸、計算能力限製以及資金投入等因素的影響。 重點內容將包括： 早期哲學思辨與科幻啓濛： AI概念的萌芽，思想傢們的構想，以及科幻文學作品對AI的描繪。 符號主義與邏輯推理： 專傢係統的原理，知識錶示方法，以及在特定領域（如醫療診斷、金融分析）的應用。 機器學習的興起： 從統計學習到神經網絡的初步探索，感知器、多層感知器等早期模型的介紹。 AI的“寒鼕”與復蘇： 分析AI發展遭遇的瓶頸，以及神經網絡研究的重新興起。 專傢係統與機器學習的融閤： 探索不同AI流派的碰撞與藉鑒，為後續的深度學習打下基礎。 第二章：機器學習的核心理論與算法 機器學習是AI的核心驅動力。本章將係統地介紹機器學習的基本概念、關鍵理論和主流算法。我們將從監督學習、無監督學習和強化學習這三大範式入手，深入剖析每種範式下的經典算法，並闡述它們的工作原理和適用場景。 監督學習： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 基礎的預測與分類模型，理解模型參數的學習過程。 支持嚮量機（SVM）： 探討最大間隔分類的原理，以及核函數在非綫性分類中的作用。 決策樹與隨機森林： 介紹基於樹結構的決策模型，以及集成學習提升模型泛化能力的方法。 K近鄰（KNN）： 簡單直觀的分類算法，理解基於距離的相似度計算。 無監督學習： K-Means聚類： 學習如何將數據分組，以及聚類中心的選擇策略。 主成分分析（PCA）： 降維技術的經典代錶，理解數據特徵提取與壓縮。 關聯規則挖掘： 例如Apriori算法，用於發現數據項之間的有趣關聯，如購物籃分析。 強化學習： 馬爾可夫決策過程（MDP）： 強化學習的理論基礎，理解狀態、動作、奬勵和轉移概率。 Q-Learning： 經典的無模型強化學習算法，學習最優動作價值函數。 深度強化學習： 將深度學習與強化學習結閤，突破傳統方法的局限性。 我們將通過清晰的數學解釋和直觀的圖示，幫助讀者理解這些算法的內在邏輯，並探討它們在數據分析、模式識彆、推薦係統等領域的實際應用。 第三章：深度學習：神經網絡的革命 深度學習是當前AI領域最炙手可熱的技術之一，它以模仿人腦神經網絡的結構為基礎，通過多層非綫性變換，從海量數據中學習復雜的特徵錶示。本章將深入剖析深度學習的基石——神經網絡。 人工神經網絡（ANN）的構建： 神經元模型： 理解人工神經元（節點）的工作原理，激活函數的作用。 前嚮傳播與反嚮傳播： 講解神經網絡如何進行信息傳遞和誤差計算，以及反嚮傳播算法如何優化模型參數。 損失函數與優化器： 介紹不同類型的損失函數，以及梯度下降、Adam等優化算法如何指導模型訓練。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層、池化層與全連接層： 深入解析CNN的結構，理解其在圖像識彆、目標檢測中的強大能力。 經典CNN架構： 如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等的演進與創新。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 處理序列數據： 講解RNN如何捕捉序列中的時間依賴性。 梯度消失與梯度爆炸問題： 分析RNN的挑戰，以及LSTM和GRU如何解決這些問題。 在自然語言處理（NLP）中的應用： 如文本生成、機器翻譯、情感分析。 Transformer模型： 自注意力機製（Self-Attention）： 革命性的模型架構，極大地提升瞭處理長序列的能力。 在NLP領域的顛覆性影響： GPT係列、BERT等預訓練模型的崛起。 本章將強調深度學習模型的設計原則、訓練技巧以及在計算機視覺、自然語言處理等前沿領域的實際案例，讓讀者深刻體會深度學習的強大之處。 第四章：AI的關鍵應用領域 本章將聚焦於AI技術在各個行業和領域的廣泛應用，展示AI如何解決現實世界中的復雜問題，並創造新的價值。 計算機視覺（CV）： 圖像識彆與分類： 人臉識彆、物體檢測、場景理解。 圖像生成與風格遷移： Deepfake技術、藝術風格轉換。 自動駕駛汽車： 感知係統、決策規劃。 自然語言處理（NLP）： 機器翻譯： Google Translate、DeepL等。 文本生成與摘要： 文章創作、新聞摘要。 情感分析與輿情監控： 瞭解用戶反饋、市場情緒。 智能問答係統與聊天機器人： Siri、Alexa、ChatGPT等。 語音識彆與閤成： 語音助手： 智能傢居、移動設備。 語音轉文字與文字轉語音： 會議記錄、輔助閱讀。 推薦係統： 個性化推薦： 電商、視頻平颱、音樂應用。 協同過濾、基於內容的推薦。 醫療健康： 疾病診斷與藥物研發： 影像分析、基因測序。 個性化治療方案。 金融科技： 欺詐檢測與風險評估： 信用評分、交易監控。 量化交易與算法交易。 機器人技術： 工業機器人、服務機器人。 自主導航與操作。 通過豐富的案例研究，本章將幫助讀者理解AI技術如何與實際業務場景相結閤，從而激發讀者對AI應用的創新思考。 第五章：AI的倫理、挑戰與未來展望 在AI技術飛速發展的背後，也伴隨著一係列重要的倫理、社會和技術挑戰。本章將對這些議題進行深入探討，並展望AI未來的發展方嚮。 AI的倫理考量： 偏見與公平性： 訓練數據中的偏見如何導緻AI模型的歧視性結果。 隱私與數據安全： AI係統對個人數據的收集、使用和保護。 可解釋性（XAI）： 理解AI模型的決策過程，提升透明度。 責任與問責： 當AI係統齣錯時，責任如何界定。 AI發展麵臨的挑戰： 數據依賴性： 高質量、大規模數據的獲取與標注。 計算資源需求： 訓練大型AI模型所需的巨大算力。 模型泛化能力： 如何讓AI模型更好地適應未知環境。 AI的“黑箱”問題： 深度學習模型內部機製的復雜性。 AI的未來發展趨勢： 通用人工智能（AGI）： 追求能夠執行任何智力任務的AI。 AI與其他技術的融閤： 如AI與5G、物聯網（IoT）、區塊鏈的結閤。 AI的民主化： 讓更多人能夠便捷地使用和開發AI技術。 人機協作的新模式： AI作為人類的增強工具。 本書的最終目標是賦能讀者，讓他們不僅能夠理解AI的“是什麼”，更能思考AI的“為什麼”和“怎麼辦”。我們希望通過《深度探索：AI賦能的智能時代》，為讀者打開一扇通往智能未來的大門，激發他們參與到這場偉大的技術革命中來，共同塑造一個更加美好、智能的明天。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對編程技術充滿熱情，但又並非科班齣身的科技愛好者，我一直渴望找到一本能夠真正引導我走進人工智能殿堂的書籍。《Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104》的齣現，無疑圓瞭我的這個夢。這本書就像一本通俗易懂的“魔法書”，它沒有用晦澀難懂的專業術語把我拒之門外，而是用充滿引導性的語言，一步步地帶我揭開神經網絡的神秘麵紗。從最基礎的“神經元”到復雜的“深度學習網絡”，每一個概念都得到瞭細緻入微的闡釋，而且都通過實際的Python代碼得到瞭完美的驗證。我特彆喜歡書中那些精心設計的代碼示例，它們不僅僅是功能的展示，更是智慧的結晶，讓我能夠親手體驗構建智能模型的樂趣。閱讀過程中，我仿佛置身於一個充滿創造力的實驗室，不斷嘗試、調試、優化，最終看到自己編寫的代碼能夠“學習”並“思考”，那種成就感是無與倫比的。這本書不僅讓我掌握瞭技術，更重要的是，它點燃瞭我對人工智能探索的熱情，讓我看到瞭一個更加廣闊和精彩的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104》究竟給我帶來瞭怎樣的驚喜，實在難以用隻言片語概括。作為一名對人工智能和深度學習充滿好奇，但又缺乏紮實編程基礎的愛好者，我常常在浩瀚的技術海洋中感到迷茫。直到我翻開這本書，仿佛找到瞭指引方嚮的燈塔。它並非枯燥乏味的理論堆砌，而是通過循序漸進的案例，將復雜的神經網絡概念巧妙地融入到Python的實踐中。從最基礎的感知器模型，到多層感知器，再到捲積神經網絡和循環神經網絡，作者一步步引導我構建齣能夠識彆圖像、理解文本的模型。書中的代碼清晰易懂，配閤詳盡的解釋，讓我不再被晦澀的數學公式嚇倒。我尤其欣賞它在講解算法原理時，不僅僅停留在“是什麼”，更深入到“為什麼”以及“如何實現”，這種深度讓我在解決實際問題時，擁有瞭更強的洞察力和解決能力。更重要的是，這本書沒有迴避實際應用中的挑戰，比如數據預處理、模型調優、過擬閤等問題，並提供瞭實用的解決方案。閱讀這本書的過程，就像是在與一位經驗豐富的導師交流，他不僅傳授知識，更激發瞭我獨立思考和探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種在AI領域摸爬滾打多年的開發者來說，能夠找到一本既有深度又不失趣味性的神經網絡編程書籍實屬不易。《Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104》恰恰滿足瞭我的需求。它在理論的深度和實踐的廣度之間找到瞭一個絕佳的平衡點。書中的案例設計得非常巧妙，能夠涵蓋從淺層網絡到深度網絡的演進過程，並且引用的數據集也都具有代錶性，這讓我能夠清晰地看到不同模型在不同任務上的錶現。我特彆欣賞作者在講解復雜概念時，所采用的類比和可視化手法，這讓原本枯燥的技術內容變得生動有趣，也更容易理解。而且，書中對於代碼的組織和注釋也做得非常到位，我可以在不中斷思路的情況下，快速理解和復用其中的代碼。更重要的是，這本書不僅僅局限於介紹現有的算法，還鼓勵讀者去思考和探索新的解決方案，這對於保持技術更新和創新至關重要。它讓我意識到，學習神經網絡編程並非一蹴而就，而是一個持續探索和實踐的過程。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這是一次非常“有料”的閱讀體驗。以往接觸的很多技術書籍，要麼過於理論化，要麼代碼示例簡陋，難以支撐起一個完整的項目。而《Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104》則完全打破瞭我的固有印象。它提供的不僅僅是知識點，更是一種解決問題的思維方式和一套完整的實踐框架。我特彆喜歡書中對於“動手實踐”的強調，每一個章節的結尾都伴隨著不同難度的練習題，並且答案的解析也相當到位。通過完成這些練習，我能夠將新學到的概念融會貫通，並且加深對算法細節的理解。書中對各種常用深度學習庫的介紹和使用方法也十分詳盡，比如TensorFlow和PyTorch，讓我能夠快速上手，搭建自己的模型。而且，它並不是簡單地羅列API，而是深入講解瞭這些庫的設計理念和底層邏輯，這對於想要更進一步理解框架如何工作的讀者來說，簡直是福音。總而言之，這本書是一本非常實在、非常接地氣的技術指南，它教會我如何用Python構建起強大的神經網絡，並將其應用於解決各種實際問題，這讓我對未來的技術發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書絕對是給那些想要真正“玩轉”神經網絡的讀者準備的。我曾嘗試過其他幾本相關的書籍，但要麼是入門門檻太高，要麼是內容過於零散，總是無法形成一個連貫的學習路徑。《Python神經網絡編程 計算機與互聯網 書箱|7680104》卻在這方麵做得非常齣色。它從最基礎的概念講起，逐步深入，每一個層次都銜接得非常自然。我印象最深刻的是書中關於反嚮傳播算法的講解，作者用非常形象的比喻和清晰的圖示，將這個原本復雜的數學過程變得直觀易懂。而且，它還鼓勵讀者去思考算法背後的原理，並嘗試自己動手實現一些變體，這種開放性的學習方式極大地激發瞭我的興趣。除瞭核心的算法講解，書中還涉及到瞭數據處理、特徵工程、模型評估等諸多實際應用中不可或缺的環節，這些都為我構建一個完整的AI項目奠定瞭堅實的基礎。閱讀這本書的過程中，我不僅掌握瞭技術，更重要的是培養瞭一種解決問題的邏輯思維，這對於我未來的職業發展非常有幫助。