Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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英塔里克 拉希德Tariq Rash 著，林赐 译

图书标签:

• Python
• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习
• 编程
• 计算机
• 互联网
• 人工智能
• 算法
• 数据科学

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：27684537841

出版时间：2018-04-01

书[0名0]：	Python神[0经0]网络编程|7680104
图书定价：	69元
图书作者：	[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）
出版社：	人民邮电出版社
出版日期：	2018/4/1 0:00:00
ISBN号：	9787115474810
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

塔里克·拉希德 拥有物理[0学0][0学0]士[0学0]位、 [1机1] 器[0学0]习和数据挖掘硕士[0学0]位。他常年活跃于伦敦的技术[0领0]域，[0领0]导并组织伦敦Python聚[0会0]小组（近3000[0名0]成员）。 译者简介 林赐 软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华[0大0][0学0]系统科[0学0]硕士专业，已翻译出版多本技术图书。

内容简介

本书[0首0]先从简单的思路着手，详细介绍了理解神[0经0]网络如何工作所必须的基础[0知0]识。[0第0]一部分介绍基本的思路，包括神[0经0]网络底层的数[0学0][0知0]识，[0第0]2部分是实践，介绍了[0学0]习Python编程的流行和轻松的方[0法0]，从而逐渐使用该语言构建神[0经0]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。[0第0]3部分是扩展，介绍如何将神[0经0]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。

目录

[0第0] 1 章 神[0经0]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 [1机1] 003 1.3 分类器与预测器并无太[0大0]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[0经0]元——[0大0]自然的计算 [1机1] 器 024 1.7 在神[0经0]网络中追踪信号 033 1.8 凭心而论，矩阵乘[0法0][0大0]有用途 037 1.9 使用矩阵乘[0法0]的三层神[0经0]网络示例 043 1.10 [0学0]习来自多个节点的[0权0]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[0法0]进行反向传播误差 058 1.14 我们实际上如何更新[0权0]重 061 1.15 [0权0]重更新成功范例 077 1.16 准备数据 078 [0第0] 2 章 使用Python进行DIY 083 2.1 Python 083 2.2 交互式Python = IPython 084 2.3 [0优0]雅地开始使用Python 085 2.4 使用Python制作神[0经0]网络 105 2.5 手写数字的数据集MNIST 121 [0第0] 3 章 趣味盎然 153 3.1 自己的手写数字 153 3.2 神[0经0]网络[0大0]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[0经0]网络 194 B.4 树莓派成功了 195

编辑推荐

[0当0]前，深度[0学0]习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神[0经0]网络是深度[0学0]习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神[0经0]网络工作 [1机1] 制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神[0经0]网络的数[0学0]思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神[0经0]网络。 本书将带[0领0]您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想[0法0]开始，逐步理解神[0经0]网络的工作 [1机1] 制。您无需任何[0超0]出中[0学0]范围的数[0学0][0知0]识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神[0经0]网络。读者将[0学0]习使用Python开发自己的神[0经0]网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神[0经0]网络相媲美。 本书适合想要了解深度[0学0]习、人工智能和神[0经0]网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神[0经0]网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初[0学0]者的图书。它带[0领0]读者构建一个真正、有效的神[0经0]网络，而不需要读者具备任何复杂的数[0学0][0知0]识和深度[0学0]习的理论。 ——M Ludvig 强烈推荐本书。这本书使得人工神[0经0]网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例，以便让本书发挥[0大0]的作用。我就是这么做的，效果不错！ ——美[0国0]的一位读者 如果你对人工智能或神[0经0]网络感兴趣的话，这应该是你的一本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神[0经0]网络所需的所有[0知0]识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。 ——Niyazi Kemer 这是一本[0优0] 秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神[0经0]网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数[0学0][0知0]识，特别是矩阵乘[0法0]和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数[0学0]训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神[0经0]网络。 ——Daniel Oderbolz

深度探索：AI赋能的智能时代 在信息爆炸的浪潮中，人工智能（AI）以其前所未有的力量，正在深刻地重塑着我们生活的方方面面。从自动驾驶的汽车到个性化推荐的购物体验，从精准医疗的诊断到高效便捷的智能家居，AI的身影无处不在，引领着我们迈向一个更加智能、互联的未来。本书《深度探索：AI赋能的智能时代》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，揭示AI技术的奥秘，剖析其发展脉络，并展望其未来的无限可能。 第一章：人工智能的起源与演进 本章将带领读者回顾人工智能波澜壮阔的发展史。我们将从早期对智能机器的哲学思考和科幻想象出发，追溯到图灵测试的提出，以及早期符号主义AI的兴起。随后，我们将深入探讨机器学习的萌芽，特别是专家系统和基于规则的推理如何在特定领域取得突破。接着，我们会聚焦于AI发展的几次“寒冬”与“春天”，分析其背后技术瓶颈、计算能力限制以及资金投入等因素的影响。 重点内容将包括： 早期哲学思辨与科幻启蒙： AI概念的萌芽，思想家们的构想，以及科幻文学作品对AI的描绘。 符号主义与逻辑推理： 专家系统的原理，知识表示方法，以及在特定领域（如医疗诊断、金融分析）的应用。 机器学习的兴起： 从统计学习到神经网络的初步探索，感知器、多层感知器等早期模型的介绍。 AI的“寒冬”与复苏： 分析AI发展遭遇的瓶颈，以及神经网络研究的重新兴起。 专家系统与机器学习的融合： 探索不同AI流派的碰撞与借鉴，为后续的深度学习打下基础。 第二章：机器学习的核心理论与算法 机器学习是AI的核心驱动力。本章将系统地介绍机器学习的基本概念、关键理论和主流算法。我们将从监督学习、无监督学习和强化学习这三大范式入手，深入剖析每种范式下的经典算法，并阐述它们的工作原理和适用场景。 监督学习： 线性回归与逻辑回归： 基础的预测与分类模型，理解模型参数的学习过程。 支持向量机（SVM）： 探讨最大间隔分类的原理，以及核函数在非线性分类中的作用。 决策树与随机森林： 介绍基于树结构的决策模型，以及集成学习提升模型泛化能力的方法。 K近邻（KNN）： 简单直观的分类算法，理解基于距离的相似度计算。 无监督学习： K-Means聚类： 学习如何将数据分组，以及聚类中心的选择策略。 主成分分析（PCA）： 降维技术的经典代表，理解数据特征提取与压缩。 关联规则挖掘： 例如Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关联，如购物篮分析。 强化学习： 马尔可夫决策过程（MDP）： 强化学习的理论基础，理解状态、动作、奖励和转移概率。 Q-Learning： 经典的无模型强化学习算法，学习最优动作价值函数。 深度强化学习： 将深度学习与强化学习结合，突破传统方法的局限性。 我们将通过清晰的数学解释和直观的图示，帮助读者理解这些算法的内在逻辑，并探讨它们在数据分析、模式识别、推荐系统等领域的实际应用。 第三章：深度学习：神经网络的革命 深度学习是当前AI领域最炙手可热的技术之一，它以模仿人脑神经网络的结构为基础，通过多层非线性变换，从海量数据中学习复杂的特征表示。本章将深入剖析深度学习的基石——神经网络。 人工神经网络（ANN）的构建： 神经元模型： 理解人工神经元（节点）的工作原理，激活函数的作用。 前向传播与反向传播： 讲解神经网络如何进行信息传递和误差计算，以及反向传播算法如何优化模型参数。 损失函数与优化器： 介绍不同类型的损失函数，以及梯度下降、Adam等优化算法如何指导模型训练。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层与全连接层： 深入解析CNN的结构，理解其在图像识别、目标检测中的强大能力。 经典CNN架构： 如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等的演进与创新。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 处理序列数据： 讲解RNN如何捕捉序列中的时间依赖性。 梯度消失与梯度爆炸问题： 分析RNN的挑战，以及LSTM和GRU如何解决这些问题。 在自然语言处理（NLP）中的应用： 如文本生成、机器翻译、情感分析。 Transformer模型： 自注意力机制（Self-Attention）： 革命性的模型架构，极大地提升了处理长序列的能力。 在NLP领域的颠覆性影响： GPT系列、BERT等预训练模型的崛起。 本章将强调深度学习模型的设计原则、训练技巧以及在计算机视觉、自然语言处理等前沿领域的实际案例，让读者深刻体会深度学习的强大之处。 第四章：AI的关键应用领域 本章将聚焦于AI技术在各个行业和领域的广泛应用，展示AI如何解决现实世界中的复杂问题，并创造新的价值。 计算机视觉（CV）： 图像识别与分类： 人脸识别、物体检测、场景理解。 图像生成与风格迁移： Deepfake技术、艺术风格转换。 自动驾驶汽车： 感知系统、决策规划。 自然语言处理（NLP）： 机器翻译： Google Translate、DeepL等。 文本生成与摘要： 文章创作、新闻摘要。 情感分析与舆情监控： 了解用户反馈、市场情绪。 智能问答系统与聊天机器人： Siri、Alexa、ChatGPT等。 语音识别与合成： 语音助手： 智能家居、移动设备。 语音转文字与文字转语音： 会议记录、辅助阅读。 推荐系统： 个性化推荐： 电商、视频平台、音乐应用。 协同过滤、基于内容的推荐。 医疗健康： 疾病诊断与药物研发： 影像分析、基因测序。 个性化治疗方案。 金融科技： 欺诈检测与风险评估： 信用评分、交易监控。 量化交易与算法交易。 机器人技术： 工业机器人、服务机器人。 自主导航与操作。 通过丰富的案例研究，本章将帮助读者理解AI技术如何与实际业务场景相结合，从而激发读者对AI应用的创新思考。 第五章：AI的伦理、挑战与未来展望 在AI技术飞速发展的背后，也伴随着一系列重要的伦理、社会和技术挑战。本章将对这些议题进行深入探讨，并展望AI未来的发展方向。 AI的伦理考量： 偏见与公平性： 训练数据中的偏见如何导致AI模型的歧视性结果。 隐私与数据安全： AI系统对个人数据的收集、使用和保护。 可解释性（XAI）： 理解AI模型的决策过程，提升透明度。 责任与问责： 当AI系统出错时，责任如何界定。 AI发展面临的挑战： 数据依赖性： 高质量、大规模数据的获取与标注。 计算资源需求： 训练大型AI模型所需的巨大算力。 模型泛化能力： 如何让AI模型更好地适应未知环境。 AI的“黑箱”问题： 深度学习模型内部机制的复杂性。 AI的未来发展趋势： 通用人工智能（AGI）： 追求能够执行任何智力任务的AI。 AI与其他技术的融合： 如AI与5G、物联网（IoT）、区块链的结合。 AI的民主化： 让更多人能够便捷地使用和开发AI技术。 人机协作的新模式： AI作为人类的增强工具。 本书的最终目标是赋能读者，让他们不仅能够理解AI的“是什么”，更能思考AI的“为什么”和“怎么办”。我们希望通过《深度探索：AI赋能的智能时代》，为读者打开一扇通往智能未来的大门，激发他们参与到这场伟大的技术革命中来，共同塑造一个更加美好、智能的明天。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104》究竟给我带来了怎样的惊喜，实在难以用只言片语概括。作为一名对人工智能和深度学习充满好奇，但又缺乏扎实编程基础的爱好者，我常常在浩瀚的技术海洋中感到迷茫。直到我翻开这本书，仿佛找到了指引方向的灯塔。它并非枯燥乏味的理论堆砌，而是通过循序渐进的案例，将复杂的神经网络概念巧妙地融入到Python的实践中。从最基础的感知器模型，到多层感知器，再到卷积神经网络和循环神经网络，作者一步步引导我构建出能够识别图像、理解文本的模型。书中的代码清晰易懂，配合详尽的解释，让我不再被晦涩的数学公式吓倒。我尤其欣赏它在讲解算法原理时，不仅仅停留在“是什么”，更深入到“为什么”以及“如何实现”，这种深度让我在解决实际问题时，拥有了更强的洞察力和解决能力。更重要的是，这本书没有回避实际应用中的挑战，比如数据预处理、模型调优、过拟合等问题，并提供了实用的解决方案。阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的导师交流，他不仅传授知识，更激发了我独立思考和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在AI领域摸爬滚打多年的开发者来说，能够找到一本既有深度又不失趣味性的神经网络编程书籍实属不易。《Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104》恰恰满足了我的需求。它在理论的深度和实践的广度之间找到了一个绝佳的平衡点。书中的案例设计得非常巧妙，能够涵盖从浅层网络到深度网络的演进过程，并且引用的数据集也都具有代表性，这让我能够清晰地看到不同模型在不同任务上的表现。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时，所采用的类比和可视化手法，这让原本枯燥的技术内容变得生动有趣，也更容易理解。而且，书中对于代码的组织和注释也做得非常到位，我可以在不中断思路的情况下，快速理解和复用其中的代码。更重要的是，这本书不仅仅局限于介绍现有的算法，还鼓励读者去思考和探索新的解决方案，这对于保持技术更新和创新至关重要。它让我意识到，学习神经网络编程并非一蹴而就，而是一个持续探索和实践的过程。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书绝对是给那些想要真正“玩转”神经网络的读者准备的。我曾尝试过其他几本相关的书籍，但要么是入门门槛太高，要么是内容过于零散，总是无法形成一个连贯的学习路径。《Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104》却在这方面做得非常出色。它从最基础的概念讲起，逐步深入，每一个层次都衔接得非常自然。我印象最深刻的是书中关于反向传播算法的讲解，作者用非常形象的比喻和清晰的图示，将这个原本复杂的数学过程变得直观易懂。而且，它还鼓励读者去思考算法背后的原理，并尝试自己动手实现一些变体，这种开放性的学习方式极大地激发了我的兴趣。除了核心的算法讲解，书中还涉及到了数据处理、特征工程、模型评估等诸多实际应用中不可或缺的环节，这些都为我构建一个完整的AI项目奠定了坚实的基础。阅读这本书的过程中，我不仅掌握了技术，更重要的是培养了一种解决问题的逻辑思维，这对于我未来的职业发展非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对编程技术充满热情，但又并非科班出身的科技爱好者，我一直渴望找到一本能够真正引导我走进人工智能殿堂的书籍。《Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104》的出现，无疑圆了我的这个梦。这本书就像一本通俗易懂的“魔法书”，它没有用晦涩难懂的专业术语把我拒之门外，而是用充满引导性的语言，一步步地带我揭开神经网络的神秘面纱。从最基础的“神经元”到复杂的“深度学习网络”，每一个概念都得到了细致入微的阐释，而且都通过实际的Python代码得到了完美的验证。我特别喜欢书中那些精心设计的代码示例，它们不仅仅是功能的展示，更是智慧的结晶，让我能够亲手体验构建智能模型的乐趣。阅读过程中，我仿佛置身于一个充满创造力的实验室，不断尝试、调试、优化，最终看到自己编写的代码能够“学习”并“思考”，那种成就感是无与伦比的。这本书不仅让我掌握了技术，更重要的是，它点燃了我对人工智能探索的热情，让我看到了一个更加广阔和精彩的未来。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这是一次非常“有料”的阅读体验。以往接触的很多技术书籍，要么过于理论化，要么代码示例简陋，难以支撑起一个完整的项目。而《Python神经网络编程 计算机与互联网 书箱|7680104》则完全打破了我的固有印象。它提供的不仅仅是知识点，更是一种解决问题的思维方式和一套完整的实践框架。我特别喜欢书中对于“动手实践”的强调，每一个章节的结尾都伴随着不同难度的练习题，并且答案的解析也相当到位。通过完成这些练习，我能够将新学到的概念融会贯通，并且加深对算法细节的理解。书中对各种常用深度学习库的介绍和使用方法也十分详尽，比如TensorFlow和PyTorch，让我能够快速上手，搭建自己的模型。而且，它并不是简单地罗列API，而是深入讲解了这些库的设计理念和底层逻辑，这对于想要更进一步理解框架如何工作的读者来说，简直是福音。总而言之，这本书是一本非常实在、非常接地气的技术指南，它教会我如何用Python构建起强大的神经网络，并将其应用于解决各种实际问题，这让我对未来的技术发展充满了信心。