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[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：11066844231

开本：16开

出版时间：2018-04-14

页数：1

字数：1

书号：9787115474810
书名：Python神经网络编程
定价：69.00元
作者：[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2018年4月编辑推荐
当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。
本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 

本书将带领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法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，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经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 

本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 



这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络，而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。 
——M Ludvig 

强烈推荐本书。这本书使得人工神经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，以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的，效果不错！ 
——美亚的一位读者 

如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这应该是你的一本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。 
——Niyazi Kemer 

这是一本优秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识，特别是矩阵乘法和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神经网络。 
——Daniel Oderbolz 

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。

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 

掌控数据，驱动未来：Python赋能的深度学习之旅 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和创新的核心动力。而深度学习，作为人工智能皇冠上的明珠，正以其强大的模式识别、特征提取和决策能力，深刻地改变着我们的生活方式和行业格局。从精准医疗的诊断辅助，到自动驾驶的智慧出行，再到金融风控的精准预测，深度学习的身影无处不在，展现出无限的可能性。 然而，深度学习的强大力量背后，是对复杂数学原理和编程技巧的深入理解。想要驾驭这股技术浪潮，成为一名合格的深度学习工程师，掌握一套高效的学习路径至关重要。本书将带您踏上一段充满挑战与惊喜的Python深度学习实践之旅，让您在理论与实践的融合中，逐步解锁深度学习的奥秘。 为何选择Python？ Python之所以成为深度学习领域的首选语言，并非偶然。其简洁易懂的语法，丰富的第三方库生态，以及活跃的社区支持，共同构筑了它在数据科学和人工智能领域的统治地位。 易学易用： Python的语法设计大量借鉴了自然语言，学习曲线平缓，即便没有深厚的编程背景，也能快速上手。这极大地降低了深度学习的入门门槛，让更多人有机会接触和掌握这项前沿技术。 生态系统强大： 无论是数据处理、科学计算，还是图形可视化，Python都拥有无与伦比的库支持。NumPy提供了高效的数值计算能力，Pandas则为数据分析提供了便利的工具集，Matplotlib和Seaborn则能将复杂的数据转化为直观的图表，辅助我们更好地理解和解释模型。 深度学习框架的沃土： TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架均以Python为主要开发接口。这意味着您可以使用Python直接调用这些强大的工具，构建和训练复杂的神经网络模型，而无需深入理解框架的底层实现。 社区活跃，资源丰富： 庞大的Python开发者社区意味着海量的学习资源，包括在线教程、论坛讨论、开源项目等。在学习过程中遇到问题，总能迅速找到解答和帮助，有效避免“卡壳”的尴尬。 本书的学习目标与内容概览 本书旨在通过系统性的讲解和丰富的实战案例，帮助读者建立起扎实的Python深度学习知识体系，并能够独立设计、实现和优化深度学习模型。我们将循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型架构，最终覆盖深度学习在各个领域的应用。 第一部分：深度学习基石——Python与数学预备知识 在正式进入深度学习的殿堂之前，打好坚实的基础至关重要。本部分将为您系统梳理必要的Python编程知识，并温习深度学习所需的关键数学概念。 Python入门与进阶： 我们将从Python的基础语法，如变量、数据类型、控制流、函数等讲起，确保您能够熟练运用Python进行编程。随后，将深入介绍面向对象编程（OOP）概念，以及如何使用Python处理数据，包括列表、字典、元组、集合等数据结构的深入理解和操作。 NumPy与Pandas的数据处理魔法： NumPy作为Python科学计算的基石，我们将详细讲解其数组（ndarray）的创建、索引、切片、广播机制以及各种数学运算。Pandas则提供了强大的DataFrame和Series对象，我们将学习如何使用Pandas进行数据的读取、清洗、转换、合并以及缺失值处理，为后续的模型训练奠定干净的数据基础。 可视化探索： Matplotlib和Seaborn是进行数据可视化的利器。我们将学习如何绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、热力图等，并通过可视化手段直观地理解数据的分布、特征之间的关系，以及模型的训练过程和结果。 数学基础回顾： 深度学习离不开数学的支持。我们将重点回顾线性代数中的向量、矩阵运算、行列式、特征值等核心概念；导数与微积分中的链式法则、梯度下降等优化算法的基础；以及概率论与统计学中的概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等，帮助您理解模型背后的数学原理。 第二部分：神经网络的核心原理与构建 本部分将带领您进入神经网络的世界，深入理解其工作机制，并学习如何从零开始构建简单的神经网络。 感知机与神经元模型： 从最简单的感知机模型出发，理解单个神经元的输入、加权求和、激活函数和输出的过程。我们将探讨不同激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用及其优缺点。 多层感知机（MLP）： 学习如何将多个神经元组织成层，构建出具有更强学习能力的多层感知机。我们将深入理解前向传播和反向传播算法，这是神经网络训练的核心。 损失函数与优化器： 掌握如何选择合适的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失）来衡量模型的预测误差，以及如何利用各种优化器（如SGD, Adam, RMSprop）来最小化损失函数，更新模型参数。 正则化与防止过拟合： 过拟合是训练深度学习模型时常见的挑战。我们将学习L1/L2正则化、Dropout等技术，以及提前停止（Early Stopping）策略，来提高模型的泛化能力。 模型评估与调优： 学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能，并掌握如何进行超参数调优，以获得最佳的模型效果。 第三部分：深度学习的利器——主流框架实战 掌握理论只是第一步，更重要的是将其转化为实际应用。本部分将重点介绍当前最流行的深度学习框架，并结合丰富的案例进行实践。 TensorFlow入门： 作为Google推出的强大的深度学习框架，我们将学习TensorFlow的基本概念，包括张量（Tensor）、计算图、会话（Session）、变量（Variable）等。我们将演示如何使用TensorFlow构建和训练MLP模型。 PyTorch实战： PyTorch以其灵活性和易用性赢得了广泛的赞誉。我们将学习PyTorch的动态图机制，如何使用`torch.nn`模块定义网络层、损失函数，以及使用`torch.optim`进行模型优化。 实践项目一：图像分类： 学习如何使用卷积神经网络（CNN）来解决经典的图像分类问题，例如MNIST手写数字识别或CIFAR-10图像识别。我们将深入理解卷积层、池化层、全连接层的作用，以及如何构建和训练一个有效的CNN模型。 实践项目二：文本分类： 探索如何使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来处理序列数据，解决文本分类问题，例如情感分析或垃圾邮件检测。我们将学习词嵌入（Word Embedding）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型。 第四部分：进阶模型与前沿技术 在掌握了基础的神经网络和主流框架之后，我们将进一步探索更复杂、更强大的深度学习模型，以及当前人工智能领域的热点技术。 卷积神经网络（CNN）深度解析： 除了基础的CNN，我们将深入研究各种CNN架构，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等，理解它们在网络设计上的创新之处，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）来加速和改进模型训练。 循环神经网络（RNN）及其变种： 更深入地探讨RNN在处理序列数据时的优势和局限性。我们将重点讲解LSTM和GRU模型，理解它们如何解决梯度消失/爆炸问题，以及在自然语言处理（NLP）、时间序列预测等领域的广泛应用。 注意力机制（Attention Mechanism）： 学习这一革命性的技术，它能够让模型在处理序列数据时，有选择性地关注输入序列的重要部分，极大地提升了模型的性能，尤其在机器翻译等任务中表现出色。 Transformer模型： 作为当前NLP领域的SOTA（State-of-the-Art）模型，我们将详细解析Transformer的自注意力机制（Self-Attention）和编码器-解码器架构，并介绍其在BERT、GPT等预训练模型中的应用。 生成对抗网络（GANs）： 探索生成模型的力量，学习GANs如何通过生成器和判别器的对抗训练，生成逼真的图像、文本甚至音频。 深度学习的应用场景： 展望深度学习在计算机视觉（物体检测、图像分割、人脸识别）、自然语言处理（机器翻译、问答系统、文本生成）、推荐系统、强化学习等领域的实际应用案例，激发您的创新灵感。 本书的独特之处 本书并非仅仅罗列概念和代码，而是致力于构建一个完整的学习生态： 理论与实践并重： 每一章节的理论讲解都配有清晰的图示和数学推导，并立即通过Python代码实现，让您在理解原理的同时，能够亲手实践。 循序渐进的学习路径： 从基础到进阶，内容组织逻辑清晰，难度逐步提升，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习节奏。 丰富的实战项目： 每一个重要的模型或技术点都通过真实的案例进行演示，让您在解决实际问题的过程中，巩固所学知识，培养解决复杂问题的能力。 代码示例可复用： 提供清晰、注释详尽的Python代码，方便读者直接运行、修改和复用，加速您的项目开发进程。 启发式思考： 在讲解过程中，我们会引导读者思考模型的优势、局限性以及潜在的改进方向，培养批判性思维和创新能力。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、软件工程、数据科学专业的学生： 为您提供扎实的理论基础和实践技能，为未来的学术研究或职业发展打下坚实基础。 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的开发者： 帮助您快速入门并掌握前沿技术，为您的项目注入智能化能力。 希望转型的IT从业者： 深度学习是未来科技发展的必然趋势，掌握深度学习技能将极大地提升您的职场竞争力。 任何对数据驱动的智能系统充满好奇心的人： 即使您没有深厚的编程背景，本书也会引导您一步步走进深度学习的世界，体验科技的魅力。 展望未来 人工智能的浪潮仍在以前所未有的速度向前推进，深度学习作为这股浪潮的核心驱动力，其重要性不言而喻。本书为您提供了一个坚实的起点，让您能够自信地拥抱这个激动人心的领域。通过掌握Python与深度学习的强大组合，您将不仅仅是技术的观察者，更有能力成为创新的参与者，用代码和算法赋能未来。 准备好开始您的深度学习探索之旅了吗？让我们一起，用Python掌控数据，驱动未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式非常生动有趣，完全没有我之前对“技术书籍枯燥乏味”的刻板印象。作者在解释复杂的数学原理时，会穿插一些生动的比喻和类比，让原本晦涩难懂的概念变得易于理解。例如，在解释激活函数的作用时，作者将其比作“神经元的开关”，生动形象地展现了它的功能。在讲解反向传播算法时，作者用“沿着错误的方向调整步伐”的比喻，将复杂的梯度下降过程描绘得一目了然。此外，书中还加入了一些互动性的思考题，引导读者去思考和探索，而不是被动地接受信息。这种寓教于乐的学习方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率。我发现自己会主动去钻研书中的每一个细节，而不是机械地阅读。这种沉浸式的学习体验，让我对深度学习的理解更加深刻，也对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着抽象的神经网络节点图，让人一眼就能感受到主题的科技感与深度。我拿到手时，书的纸张质量非常棒，触感温润，印刷清晰，即使是代码部分也能看得非常清楚，这对于需要反复查阅代码细节的学习者来说，绝对是一个加分项。翻开目录，发现涵盖了从最基础的神经网络概念，到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等主流模型，再到深度学习的实际应用，逻辑结构非常清晰，循序渐进，似乎能带领零基础的读者一步步走进人工智能的殿堂。书中的配图也相当用心，很多复杂的概念都通过直观的图示来解释，例如不同层级的神经网络结构，以及反向传播的过程，这些图示对于理解抽象的数学原理有着巨大的帮助。而且，我留意到书中还提供了一些实际案例的分析，比如图像识别和自然语言处理，这让我对学习的实用性充满了期待。整体而言，这本书在视觉呈现和内容框架上都给我留下了非常好的第一印象，让我迫不及待想要深入阅读。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在IT行业摸爬滚打的从业者，我深知理论与实践结合的重要性。这本书在这一点上做得相当出色。它不仅仅停留在理论的讲解，而是将大量的篇幅放在了如何使用Python实现这些神经网络模型。书中的代码示例非常详尽，甚至包含了运行环境的搭建和关键参数的解释，这对于初学者来说是极其宝贵的。我试着跟着书中的代码敲了一遍，发现即使是对Python不太熟悉的读者，也能通过这些代码片段理解模型的工作流程。更让我惊喜的是，书中还提到了许多常用的深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，并且给出了如何使用它们进行开发的指导。这让我觉得这本书不仅仅是介绍理论，更是提供了一套完整的学习路径，能够直接上手实践，解决实际问题。对于我这样希望快速将深度学习技术应用到工作中，但又缺乏系统性指导的人来说，这本书无疑是一本“及时雨”。它让我看到了将抽象的AI概念转化为实际成果的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其前瞻性和实用性。在讲解基础概念的同时，作者并没有回避当下深度学习领域最热门的话题。例如，书中对一些新兴的神经网络架构，如Transformer模型的介绍，让我看到了最新的技术发展趋势。而且，作者在讲解这些前沿技术时，也注意到了如何将它们与实际应用场景结合起来。我尤其对书中关于如何选择合适的模型、如何进行模型调优以及如何评估模型性能的部分印象深刻。这些内容对于真正将深度学习落地应用至关重要。作者分享的许多实战经验和技巧，都是在真实项目中提炼出来的，避免了许多新手可能遇到的“坑”。这让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，能够指导我少走弯路，快速成长。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅在于内容的深度和广度，更在于它能否激发读者的好奇心，并引导他们走向更广阔的知识海洋。这本书在这方面做得非常到位。在每一个章节的最后，作者都会留有一些“思考与拓展”的部分，鼓励读者去查阅相关的论文，了解更深入的理论，或者去尝试更复杂的项目。这种引导性的设计，让我感觉自己不仅仅是在被动地学习，更是在主动地探索。书中还推荐了一些优秀的在线资源和社区，为我指明了进一步学习的方向。我发现，读完这本书，我不仅掌握了Python神经网络编程的基础知识，更重要的是，我对深度学习这个领域产生了浓厚的兴趣，并渴望去探索更多未知的领域。这对我来说，是最有价值的收获。