Python神經網絡編程 深度學習人工智能機器學習入門教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid） 著

圖書標籤:

• Python
• 神經網絡
• 深度學習
• 人工智能
• 機器學習
• 入門教程
• 編程
• 數據科學
• 算法
• 模型

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：11066844231

開本：16開

齣版時間：2018-04-14

頁數：1

字數：1

書號：9787115474810
書名：Python神經網絡編程
定價：69.00元
作者：[英]塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid）
齣版社：人民郵電齣版社
齣版時間：2018年4月編輯推薦
當前，深度學習和人工智能的發展和應用給人們留下瞭深刻的印象。神經網絡是深度學習和人工智能的關鍵元素，然而，真正瞭解神經網絡工作機製的人少之又少。
本書用輕鬆的筆觸，一步一步揭示瞭神經網絡的數學思想，並介紹如何使用Python編程語言開發神經網絡。 

本書將帶領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法開始，逐步理解神經網絡的工作機製。您無需任何超齣中學範圍的數學知識，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經網絡。讀者將學習使用Python開發自己的神經網絡，訓練它識彆手寫數字，甚至可以與專業的神經網絡相媲美。 

本書適閤想要瞭解深度學習、人工智能和神經網絡的讀者閱讀，尤其適閤想要通過Python編程進行神經網絡開發的讀者參考。 



這是一本精心編寫、給完全初學者的圖書。它帶領讀者構建一個真正、有效的神經網絡，而不需要讀者具備任何復雜的數學知識和深度學習的理論。 
——M Ludvig 

強烈推薦本書。這本書使得人工神經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，以便讓本書發揮大的作用。我就是這麼做的，效果不錯！ 
——美亞的一位讀者 

如果你對人工智能或神經網絡感興趣的話，這應該是你的一本入門書。本書對主題的介紹非常清晰，幾乎涉及理解神經網絡所需的所有知識，包括微積分、統計、矩陣、編程等等。 
——Niyazi Kemer 

這是一本優秀的入門圖書，它有幾個顯著特點。它細緻而透徹地介紹瞭神經網絡。它用非常精簡、實用的方式介紹瞭數學知識，特彆是矩陣乘法和一些簡單的微積分，使得讀者能夠很容易接受一次數學訓練。它使用IPython作為計算平颱，引導讀者使用Python編寫神經網絡。 
——Daniel Oderbolz 

內容簡介
本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹瞭理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹瞭學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，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。第3部分是擴展，介紹如何將神經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
第 1 章　神經網絡如何工作001 
1.1　尺有所短，寸有所長 001 
1.2　一颱簡單的預測機 003 
1.3　分類器與預測器並無太大差彆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　神經元——大自然的計算機器　024 
1.7　在神經網絡中追蹤信號　033 
1.8　憑心而論，矩陣乘法大有用途　037 
1.9　使用矩陣乘法的三層神經網絡示例　043 
1.10　學習來自多個節點的權重　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　使用矩陣乘法進行反嚮傳播誤差　058 
1.14　我們實際上如何更新權重　061 
1.15　權重更新成功範例　077 
1.16　準備數據　078 

第 2 章　使用Python進行DIY 083 
2.1　Python　083 
2.2　交互式Python = IPython　084 
2.3　優雅地開始使用Python　085 
2.4　使用Python製作神經網絡 105 
2.5　手寫數字的數據集MNIST 121 

第 3 章　趣味盎然 153 
3.1　自己的手寫數字　153 
3.2　神經網絡大腦內部　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　訓練和測試神經網絡　194 
B.4　樹莓派成功瞭 195 

掌控數據，驅動未來：Python賦能的深度學習之旅 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為驅動社會進步和創新的核心動力。而深度學習，作為人工智能皇冠上的明珠，正以其強大的模式識彆、特徵提取和決策能力，深刻地改變著我們的生活方式和行業格局。從精準醫療的診斷輔助，到自動駕駛的智慧齣行，再到金融風控的精準預測，深度學習的身影無處不在，展現齣無限的可能性。 然而，深度學習的強大力量背後，是對復雜數學原理和編程技巧的深入理解。想要駕馭這股技術浪潮，成為一名閤格的深度學習工程師，掌握一套高效的學習路徑至關重要。本書將帶您踏上一段充滿挑戰與驚喜的Python深度學習實踐之旅，讓您在理論與實踐的融閤中，逐步解鎖深度學習的奧秘。 為何選擇Python？ Python之所以成為深度學習領域的首選語言，並非偶然。其簡潔易懂的語法，豐富的第三方庫生態，以及活躍的社區支持，共同構築瞭它在數據科學和人工智能領域的統治地位。 易學易用： Python的語法設計大量藉鑒瞭自然語言，學習麯綫平緩，即便沒有深厚的編程背景，也能快速上手。這極大地降低瞭深度學習的入門門檻，讓更多人有機會接觸和掌握這項前沿技術。 生態係統強大： 無論是數據處理、科學計算，還是圖形可視化，Python都擁有無與倫比的庫支持。NumPy提供瞭高效的數值計算能力，Pandas則為數據分析提供瞭便利的工具集，Matplotlib和Seaborn則能將復雜的數據轉化為直觀的圖錶，輔助我們更好地理解和解釋模型。 深度學習框架的沃土： TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架均以Python為主要開發接口。這意味著您可以使用Python直接調用這些強大的工具，構建和訓練復雜的神經網絡模型，而無需深入理解框架的底層實現。 社區活躍，資源豐富： 龐大的Python開發者社區意味著海量的學習資源，包括在綫教程、論壇討論、開源項目等。在學習過程中遇到問題，總能迅速找到解答和幫助，有效避免“卡殼”的尷尬。 本書的學習目標與內容概覽 本書旨在通過係統性的講解和豐富的實戰案例，幫助讀者建立起紮實的Python深度學習知識體係，並能夠獨立設計、實現和優化深度學習模型。我們將循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的模型架構，最終覆蓋深度學習在各個領域的應用。 第一部分：深度學習基石——Python與數學預備知識 在正式進入深度學習的殿堂之前，打好堅實的基礎至關重要。本部分將為您係統梳理必要的Python編程知識，並溫習深度學習所需的關鍵數學概念。 Python入門與進階： 我們將從Python的基礎語法，如變量、數據類型、控製流、函數等講起，確保您能夠熟練運用Python進行編程。隨後，將深入介紹麵嚮對象編程（OOP）概念，以及如何使用Python處理數據，包括列錶、字典、元組、集閤等數據結構的深入理解和操作。 NumPy與Pandas的數據處理魔法： NumPy作為Python科學計算的基石，我們將詳細講解其數組（ndarray）的創建、索引、切片、廣播機製以及各種數學運算。Pandas則提供瞭強大的DataFrame和Series對象，我們將學習如何使用Pandas進行數據的讀取、清洗、轉換、閤並以及缺失值處理，為後續的模型訓練奠定乾淨的數據基礎。 可視化探索： Matplotlib和Seaborn是進行數據可視化的利器。我們將學習如何繪製各種類型的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、熱力圖等，並通過可視化手段直觀地理解數據的分布、特徵之間的關係，以及模型的訓練過程和結果。 數學基礎迴顧： 深度學習離不開數學的支持。我們將重點迴顧綫性代數中的嚮量、矩陣運算、行列式、特徵值等核心概念；導數與微積分中的鏈式法則、梯度下降等優化算法的基礎；以及概率論與統計學中的概率分布、期望、方差、貝葉斯定理等，幫助您理解模型背後的數學原理。 第二部分：神經網絡的核心原理與構建 本部分將帶領您進入神經網絡的世界，深入理解其工作機製，並學習如何從零開始構建簡單的神經網絡。 感知機與神經元模型： 從最簡單的感知機模型齣發，理解單個神經元的輸入、加權求和、激活函數和輸齣的過程。我們將探討不同激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用及其優缺點。 多層感知機（MLP）： 學習如何將多個神經元組織成層，構建齣具有更強學習能力的多層感知機。我們將深入理解前嚮傳播和反嚮傳播算法，這是神經網絡訓練的核心。 損失函數與優化器： 掌握如何選擇閤適的損失函數（如交叉熵損失、均方誤差損失）來衡量模型的預測誤差，以及如何利用各種優化器（如SGD, Adam, RMSprop）來最小化損失函數，更新模型參數。 正則化與防止過擬閤： 過擬閤是訓練深度學習模型時常見的挑戰。我們將學習L1/L2正則化、Dropout等技術，以及提前停止（Early Stopping）策略，來提高模型的泛化能力。 模型評估與調優： 學習如何使用準確率、精確率、召迴率、F1分數等指標來評估模型的性能，並掌握如何進行超參數調優，以獲得最佳的模型效果。 第三部分：深度學習的利器——主流框架實戰 掌握理論隻是第一步，更重要的是將其轉化為實際應用。本部分將重點介紹當前最流行的深度學習框架，並結閤豐富的案例進行實踐。 TensorFlow入門： 作為Google推齣的強大的深度學習框架，我們將學習TensorFlow的基本概念，包括張量（Tensor）、計算圖、會話（Session）、變量（Variable）等。我們將演示如何使用TensorFlow構建和訓練MLP模型。 PyTorch實戰： PyTorch以其靈活性和易用性贏得瞭廣泛的贊譽。我們將學習PyTorch的動態圖機製，如何使用`torch.nn`模塊定義網絡層、損失函數，以及使用`torch.optim`進行模型優化。 實踐項目一：圖像分類： 學習如何使用捲積神經網絡（CNN）來解決經典的圖像分類問題，例如MNIST手寫數字識彆或CIFAR-10圖像識彆。我們將深入理解捲積層、池化層、全連接層的作用，以及如何構建和訓練一個有效的CNN模型。 實踐項目二：文本分類： 探索如何使用循環神經網絡（RNN）或Transformer模型來處理序列數據，解決文本分類問題，例如情感分析或垃圾郵件檢測。我們將學習詞嵌入（Word Embedding）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等模型。 第四部分：進階模型與前沿技術 在掌握瞭基礎的神經網絡和主流框架之後，我們將進一步探索更復雜、更強大的深度學習模型，以及當前人工智能領域的熱點技術。 捲積神經網絡（CNN）深度解析： 除瞭基礎的CNN，我們將深入研究各種CNN架構，如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等，理解它們在網絡設計上的創新之處，以及如何利用遷移學習（Transfer Learning）來加速和改進模型訓練。 循環神經網絡（RNN）及其變種： 更深入地探討RNN在處理序列數據時的優勢和局限性。我們將重點講解LSTM和GRU模型，理解它們如何解決梯度消失/爆炸問題，以及在自然語言處理（NLP）、時間序列預測等領域的廣泛應用。 注意力機製（Attention Mechanism）： 學習這一革命性的技術，它能夠讓模型在處理序列數據時，有選擇性地關注輸入序列的重要部分，極大地提升瞭模型的性能，尤其在機器翻譯等任務中錶現齣色。 Transformer模型： 作為當前NLP領域的SOTA（State-of-the-Art）模型，我們將詳細解析Transformer的自注意力機製（Self-Attention）和編碼器-解碼器架構，並介紹其在BERT、GPT等預訓練模型中的應用。 生成對抗網絡（GANs）： 探索生成模型的力量，學習GANs如何通過生成器和判彆器的對抗訓練，生成逼真的圖像、文本甚至音頻。 深度學習的應用場景： 展望深度學習在計算機視覺（物體檢測、圖像分割、人臉識彆）、自然語言處理（機器翻譯、問答係統、文本生成）、推薦係統、強化學習等領域的實際應用案例，激發您的創新靈感。 本書的獨特之處 本書並非僅僅羅列概念和代碼，而是緻力於構建一個完整的學習生態： 理論與實踐並重： 每一章節的理論講解都配有清晰的圖示和數學推導，並立即通過Python代碼實現，讓您在理解原理的同時，能夠親手實踐。 循序漸進的學習路徑： 從基礎到進階，內容組織邏輯清晰，難度逐步提升，確保不同基礎的讀者都能找到適閤自己的學習節奏。 豐富的實戰項目： 每一個重要的模型或技術點都通過真實的案例進行演示，讓您在解決實際問題的過程中，鞏固所學知識，培養解決復雜問題的能力。 代碼示例可復用： 提供清晰、注釋詳盡的Python代碼，方便讀者直接運行、修改和復用，加速您的項目開發進程。 啓發式思考： 在講解過程中，我們會引導讀者思考模型的優勢、局限性以及潛在的改進方嚮，培養批判性思維和創新能力。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學、軟件工程、數據科學專業的學生： 為您提供紮實的理論基礎和實踐技能，為未來的學術研究或職業發展打下堅實基礎。 對人工智能、機器學習、深度學習感興趣的開發者： 幫助您快速入門並掌握前沿技術，為您的項目注入智能化能力。 希望轉型的IT從業者： 深度學習是未來科技發展的必然趨勢，掌握深度學習技能將極大地提升您的職場競爭力。 任何對數據驅動的智能係統充滿好奇心的人： 即使您沒有深厚的編程背景，本書也會引導您一步步走進深度學習的世界，體驗科技的魅力。 展望未來 人工智能的浪潮仍在以前所未有的速度嚮前推進，深度學習作為這股浪潮的核心驅動力，其重要性不言而喻。本書為您提供瞭一個堅實的起點，讓您能夠自信地擁抱這個激動人心的領域。通過掌握Python與深度學習的強大組閤，您將不僅僅是技術的觀察者，更有能力成為創新的參與者，用代碼和算法賦能未來。 準備好開始您的深度學習探索之旅瞭嗎？讓我們一起，用Python掌控數據，驅動未來！

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在IT行業摸爬滾打的從業者，我深知理論與實踐結閤的重要性。這本書在這一點上做得相當齣色。它不僅僅停留在理論的講解，而是將大量的篇幅放在瞭如何使用Python實現這些神經網絡模型。書中的代碼示例非常詳盡，甚至包含瞭運行環境的搭建和關鍵參數的解釋，這對於初學者來說是極其寶貴的。我試著跟著書中的代碼敲瞭一遍，發現即使是對Python不太熟悉的讀者，也能通過這些代碼片段理解模型的工作流程。更讓我驚喜的是，書中還提到瞭許多常用的深度學習框架，比如TensorFlow和PyTorch，並且給齣瞭如何使用它們進行開發的指導。這讓我覺得這本書不僅僅是介紹理論，更是提供瞭一套完整的學習路徑，能夠直接上手實踐，解決實際問題。對於我這樣希望快速將深度學習技術應用到工作中，但又缺乏係統性指導的人來說，這本書無疑是一本“及時雨”。它讓我看到瞭將抽象的AI概念轉化為實際成果的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解方式非常生動有趣，完全沒有我之前對“技術書籍枯燥乏味”的刻闆印象。作者在解釋復雜的數學原理時，會穿插一些生動的比喻和類比，讓原本晦澀難懂的概念變得易於理解。例如，在解釋激活函數的作用時，作者將其比作“神經元的開關”，生動形象地展現瞭它的功能。在講解反嚮傳播算法時，作者用“沿著錯誤的方嚮調整步伐”的比喻，將復雜的梯度下降過程描繪得一目瞭然。此外，書中還加入瞭一些互動性的思考題，引導讀者去思考和探索，而不是被動地接受信息。這種寓教於樂的學習方式，極大地提升瞭我的學習興趣和效率。我發現自己會主動去鑽研書中的每一個細節，而不是機械地閱讀。這種沉浸式的學習體驗，讓我對深度學習的理解更加深刻，也對未來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其前瞻性和實用性。在講解基礎概念的同時，作者並沒有迴避當下深度學習領域最熱門的話題。例如，書中對一些新興的神經網絡架構，如Transformer模型的介紹，讓我看到瞭最新的技術發展趨勢。而且，作者在講解這些前沿技術時，也注意到瞭如何將它們與實際應用場景結閤起來。我尤其對書中關於如何選擇閤適的模型、如何進行模型調優以及如何評估模型性能的部分印象深刻。這些內容對於真正將深度學習落地應用至關重要。作者分享的許多實戰經驗和技巧，都是在真實項目中提煉齣來的，避免瞭許多新手可能遇到的“坑”。這讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，能夠指導我少走彎路，快速成長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，深邃的藍色背景搭配著抽象的神經網絡節點圖，讓人一眼就能感受到主題的科技感與深度。我拿到手時，書的紙張質量非常棒，觸感溫潤，印刷清晰，即使是代碼部分也能看得非常清楚，這對於需要反復查閱代碼細節的學習者來說，絕對是一個加分項。翻開目錄，發現涵蓋瞭從最基礎的神經網絡概念，到捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等主流模型，再到深度學習的實際應用，邏輯結構非常清晰，循序漸進，似乎能帶領零基礎的讀者一步步走進人工智能的殿堂。書中的配圖也相當用心，很多復雜的概念都通過直觀的圖示來解釋，例如不同層級的神經網絡結構，以及反嚮傳播的過程，這些圖示對於理解抽象的數學原理有著巨大的幫助。而且，我留意到書中還提供瞭一些實際案例的分析，比如圖像識彆和自然語言處理，這讓我對學習的實用性充滿瞭期待。整體而言，這本書在視覺呈現和內容框架上都給我留下瞭非常好的第一印象，讓我迫不及待想要深入閱讀。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅僅在於內容的深度和廣度，更在於它能否激發讀者的好奇心，並引導他們走嚮更廣闊的知識海洋。這本書在這方麵做得非常到位。在每一個章節的最後，作者都會留有一些“思考與拓展”的部分，鼓勵讀者去查閱相關的論文，瞭解更深入的理論，或者去嘗試更復雜的項目。這種引導性的設計，讓我感覺自己不僅僅是在被動地學習，更是在主動地探索。書中還推薦瞭一些優秀的在綫資源和社區，為我指明瞭進一步學習的方嚮。我發現，讀完這本書，我不僅掌握瞭Python神經網絡編程的基礎知識，更重要的是，我對深度學習這個領域産生瞭濃厚的興趣，並渴望去探索更多未知的領域。這對我來說，是最有價值的收獲。