PYTHON神经网络编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• Python
• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 编程
• 算法
• 数据科学
• 人工智能
• TensorFlow
• PyTorch

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：26693025646

出版时间：2018-04-01

作  者:(英)塔里克？拉希德 著作 林赐 译者 定  价:69 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年04月01日 ISBN:9787115474810 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——从一个很好简单的想法开始，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Pytho等 ●暂无

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。靠前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。 (英)塔里克？拉希德 著作 林赐 译者 塔里克？拉希德拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他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)。

《Python神经网络编程》 内容简介 本书是一本面向初学者的Python神经网络编程指南，旨在帮助读者从零开始，逐步理解神经网络的基本原理，掌握如何使用Python及其相关库来实现和训练神经网络。书中不仅讲解了理论知识，更侧重于实践操作，通过大量的代码示例，让读者能够亲手构建、调试和优化各种类型的神经网络。 目标读者 对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣，希望了解神经网络工作原理的初学者。 具备一定Python编程基础，希望将其应用于神经网络开发的程序员。 希望通过实践项目学习神经网络技术的学生和研究人员。 对数据分析和模式识别有需求，但对神经网络尚不熟悉的专业人士。 核心内容概览 本书共分为X个章节，循序渐进地带领读者走进神经网络的世界。 第一部分：神经网络基础 第一章：神经网络的起源与基本概念 简要回顾神经网络的发展历程，从早期的人工神经网络模型谈起。 介绍神经网络的核心组成单元：神经元（感知器）的工作原理，包括输入、权重、偏置和激活函数。 解释神经元如何接收信息、进行计算并产生输出。 讲解什么是网络层（输入层、隐藏层、输出层）以及它们的作用。 引入前向传播（Forward Propagation）的概念，描述数据如何在网络中流动并生成预测结果。 第二章：激活函数——赋予神经网络非线性能力 深入探讨不同激活函数的特性及其在神经网络中的作用。 详细介绍Sigmoid函数，包括其数学公式、图像及其优缺点（如梯度消失问题）。 讲解ReLU（Rectified Linear Unit）函数，分析其计算效率高和缓解梯度消失的优势。 介绍Tanh（双曲正切）函数，比较其与Sigmoid函数的异同。 讨论其他常见的激活函数，如Leaky ReLU、ELU等，并说明何时选择它们。 演示如何在Python中实现和应用这些激活函数。 第三章：损失函数——衡量预测的准确性 解释损失函数（Loss Function）在神经网络训练中的核心作用：量化模型预测值与真实值之间的差距。 讲解均方误差（Mean Squared Error, MSE）损失函数，适用于回归问题。 介绍交叉熵（Cross-Entropy）损失函数，分析其在分类问题中的优越性，包括二分类交叉熵和多分类交叉熵。 讨论其他常用的损失函数，如Hinge Loss等，并说明其适用场景。 通过代码示例展示如何在Python中计算不同损失函数的值。 第四章：反向传播算法——神经网络的“学习”机制 详细阐述反向传播（Backpropagation）算法的原理，这是神经网络训练的核心。 介绍梯度下降（Gradient Descent）的基本思想，理解如何通过更新权重来最小化损失函数。 分步解析反向传播的计算过程：从输出层向前计算误差梯度，再逐层向前传播并计算各层权重的梯度。 引入链式法则（Chain Rule）在反向传播中的应用。 通过图示和详细的数学推导，结合Python代码，帮助读者理解整个反向传播的流程。 第二部分：构建与训练简单的神经网络 第五章：使用NumPy构建一个简单的感知器 从最基础的感知器模型入手，讲解如何利用NumPy库从头开始实现一个简单的神经网络。 实现感知器的权重初始化、输入处理、激活函数应用和输出计算。 编写代码实现感知器的训练过程，包括前向传播、计算误差、反向传播和权重更新。 使用一个简单的二分类问题（如逻辑门AND、OR、XOR）作为示例，训练感知器并验证其效果。 强调NumPy在矩阵运算和数值计算中的强大作用。 第六章：多层感知器（MLP）的构建与训练 将前一章的知识扩展到多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）。 介绍MLP的结构，包括隐藏层的引入如何增强模型的表达能力。 讲解如何为MLP实现前向传播，处理多层线性变换和激活函数。 详细阐述MLP的反向传播过程，包括如何计算每一层的梯度。 使用一个稍微复杂的数据集（如经典的Iris数据集）来训练MLP，完成分类任务。 通过代码示例演示如何组织MLP的训练循环，包括迭代次数、学习率等超参数的设置。 第七章：优化器——加速与稳定训练过程 介绍各种优化算法（Optimizers）如何改进基础的梯度下降。 讲解随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其变种，如批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和迷你批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。 深入分析动量（Momentum）算法，理解其如何利用历史梯度信息加速收敛。 介绍Adagrad、RMSprop等自适应学习率优化器，解释它们如何根据参数的梯度历史调整学习率。 重点介绍Adam优化器，分析其结合了动量和自适应学习率的优点，并成为目前广泛使用的优化器。 通过对比实验，展示不同优化器在训练速度和模型性能上的差异。 第三部分：使用流行深度学习框架 第八章：TensorFlow入门 介绍TensorFlow——一个强大的开源机器学习库，及其核心概念。 讲解TensorFlow中的张量（Tensor）、计算图（Computation Graph）和会话（Session）等基本单元。 演示如何使用TensorFlow构建一个简单的MLP模型，包括定义变量、占位符（Placeholders）和操作（Operations）。 讲解如何在TensorFlow中定义损失函数、优化器，并进行模型训练。 实现一个实际的分类或回归任务，使用TensorFlow训练神经网络。 第九章：Keras——用户友好的高级API 介绍Keras——一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano、CNTK等后端之上。 强调Keras的易用性和模块化设计，如何快速搭建复杂的神经网络模型。 讲解Keras中的Sequential模型和Functional API，介绍如何定义网络层（Dense, Dropout, Conv2D, MaxPooling2D等）。 演示如何使用Keras编译模型（指定优化器、损失函数、评估指标）。 通过实例，展示如何使用Keras加载数据集、训练模型、进行预测和评估。 对比使用Keras与从零使用NumPy构建模型的开发效率。 第十章：PyTorch——动态图的优势 介绍PyTorch——一个灵活的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。 讲解PyTorch中的Tensor对象，以及如何在CPU和GPU上进行张量运算。 介绍autograd模块，理解PyTorch如何自动计算梯度。 演示如何使用PyTorch构建MLP，包括定义模型类、实现前向传播。 讲解如何在PyTorch中定义损失函数、优化器，并进行训练循环。 实现一个与Keras或TensorFlow示例类似的任务，让读者感受PyTorch的编程风格。 第四部分：深入神经网络的进阶主题 第十一章：卷积神经网络（CNN）——图像识别的利器 深入介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的原理，为何它在图像处理领域表现出色。 讲解卷积层（Convolutional Layer）的工作方式，包括卷积核（Kernel/Filter）、步长（Stride）、填充（Padding）等概念。 介绍池化层（Pooling Layer），如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），及其作用。 讲解CNN的典型结构，包括卷积层、激活函数、池化层以及全连接层的组合。 使用一个图像数据集（如MNIST或CIFAR-10）来构建和训练一个CNN模型，完成图像分类任务。 通过代码示例，展示如何使用TensorFlow/Keras或PyTorch实现CNN。 第十二章：循环神经网络（RNN）——处理序列数据 介绍循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）及其在处理序列数据（如文本、时间序列）方面的优势。 讲解RNN的核心思想：通过循环连接在不同时间步之间传递信息，引入“隐藏状态”（Hidden State）。 解释标准RNN（Simple RNN）的结构和计算过程。 介绍RNN面临的长期依赖（Long-Term Dependencies）问题。 讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构和工作原理，如何解决长期依赖问题。 使用一个简单的序列任务（如字符级语言模型或时间序列预测）来构建和训练RNN/LSTM/GRU模型。 第十三章：模型评估与调优 讲解如何科学地评估神经网络模型的性能。 介绍常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）在分类任务中。 讲解回归任务中的评估指标，如均方根误差（RMSE）、R²分数。 讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）现象，以及如何识别它们。 介绍多种防止过拟合的技术： 正则化（Regularization）：L1正则化、L2正则化。 Dropout：讲解Dropout的工作原理及其在训练中的作用。 早停（Early Stopping）：根据验证集性能停止训练。 讲解超参数调优（Hyperparameter Tuning）的重要性，介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法。 第五部分：项目实战与未来展望 第十四章：综合项目实战 选择一个更贴近实际应用的综合性项目，例如： 猫狗图片分类器：使用CNN处理图像分类。 文本情感分析：使用RNN/LSTM对文本进行分类。 房价预测：使用MLP或更复杂的模型进行回归。 详细展示从数据预处理、模型选择、训练、评估到最终部署（简要介绍）的完整流程。 鼓励读者在完成书中示例的基础上，尝试修改和扩展项目。 第十五章：神经网络的未来 简要介绍当前神经网络领域的一些前沿研究方向，如： 深度学习的最新进展：Transformer、Attention机制等。 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据。 迁移学习（Transfer Learning）：利用预训练模型加速学习。 强化学习（Reinforcement Learning）：与神经网络结合的应用。 为读者指明进一步学习的方向和资源。 鼓励读者保持好奇心，持续探索神经网络的无限可能。 本书特色 理论与实践并重：不仅深入浅出地讲解神经网络的数学原理，更提供了大量的Python代码示例，让读者能够边学边练。 循序渐进：从最基础的感知器模型到复杂的CNN、RNN，逐步引导读者掌握更高级的概念和技术。 多框架支持：介绍并使用了NumPy（从零实现）、TensorFlow、Keras和PyTorch等主流工具，为读者提供了多样化的选择。 项目驱动：通过实际项目案例，帮助读者理解如何在真实场景中应用神经网络解决问题。 清晰易懂：语言力求通俗易懂，避免过于晦涩的数学术语，适合初学者阅读。 通过学习本书，读者将能够构建自己的第一个神经网络，理解其内部工作机制，并为进一步深入学习更高级的深度学习技术打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到《PYTHON神经网络编程》这本书，我最大的期待是它能够帮助我建立起一个完整的神经网络知识体系，并且能让我拥有独立解决问题的能力。在阅读过程中，我发现这本书在这方面做得相当不错。它并非是简单地罗列各种算法，而是将各种概念有机地串联起来，形成了一个清晰的学习路径。从最基础的感知机模型，到多层感知机，再到更复杂的卷积神经网络和循环神经网络，这本书的讲解逻辑层层递进，非常自然。我特别欣赏书中对于“过拟合”和“欠拟合”这两个常见问题的讲解。书中不仅解释了它们的成因，还提供了多种解决方法，比如正则化、dropout、提前停止等等，并且在代码中也给出了相应的实现方式。这种“问题-分析-解决方案”的模式，让我觉得非常实用，也能够帮助我更好地应对实际的训练挑战。此外，书中还涉及了一些模型评估和调优的技巧，比如如何选择合适的评估指标，以及如何进行超参数搜索。这些内容对于提升模型的性能至关重要，而这本书恰恰将这些关键点都囊括在内。我个人比较看重的是，这本书是否能帮助我理解“为什么”这样做，而不是仅仅告诉我“怎么做”。从我的阅读体验来看，《PYTHON神经网络编程》在这方面做得非常到位，它通过详细的解释和代码示例，让我能够理解每一步操作背后的原理和意义，从而能够举一反三，将学到的知识应用到新的问题中。

评分☆☆☆☆☆

对于一本以“编程”为导向的书籍，我非常看重它在代码质量和可读性方面的表现。《PYTHON神经网络编程》在这方面做得非常出色。我仔细翻看了书中的Python代码示例，发现它们都遵循了良好的编程规范，代码结构清晰，命名规范，注释也相对充分，这对于我这个正在学习阶段的读者来说，是极其友好的。我可以轻松地跟踪代码的执行流程，理解每一部分的功能。书中提供的代码并没有过度依赖于某些高级的、封装性极强的库，而是尽可能地展示了神经网络的核心计算过程，比如矩阵乘法、激活函数的应用等。这让我有机会去理解神经网络内部的运作机制，而不是仅仅停留在“调用API”的层面。我特别喜欢书中关于如何从零开始实现一个简单的全连接神经网络的章节，它一步一步地展示了如何构建网络层、定义前向传播、计算损失，以及最重要的反向传播和参数更新。虽然这个例子相对基础，但它为我理解更复杂的神经网络模型打下了坚实的基础。而且，书中还提到了如何使用一些主流的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来构建神经网络，并给出了相应的示例。这让我意识到，这本书的内容是既能让我理解底层原理，又能让我接触到业界主流的工具。我希望这本书后续的章节，能够提供更复杂的网络结构，比如CNN和RNN的实现，并且能够展示如何使用这些网络来解决一些更实际的问题。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《PYTHON神经网络编程》的过程中，我最大的感受是，这本书真的把“学以致用”做到了极致。它不仅仅是理论的罗列，更是将那些抽象的数学公式和模型，通过Python代码生动地展现出来。当我读到关于反向传播算法的部分时，我原本以为会是枯燥乏味的数学推导，但书中通过一系列精心设计的插图和逐步展开的代码演示，将这个核心的训练过程讲解得淋漓尽致。我能够清楚地看到，误差是如何一步步回溯，并指导网络参数进行更新的。这种“可视化”的学习体验，极大地降低了理解门槛。让我印象深刻的是，书中在介绍不同的神经网络层时，都会给出相应的Python代码实现，并且会解释每一行代码的作用。我尝试着跟着书中的代码，在自己的环境中运行，发现很多原本觉得难以理解的算法，在代码运行后，其逻辑就变得清晰起来。比如，在讲解卷积层时，书中不仅仅提到了卷积核的作用，还给出了如何使用Python的NumPy库模拟卷积操作的代码，虽然这只是一个简化的例子，但足以让我理解卷积的核心思想。更重要的是，这本书在讲解过程中，还穿插了一些实际的应用案例，比如图像识别、文本分类等，这让我能够将学到的知识与实际问题联系起来，感受到神经网络的强大之处。这种“理论+实践+案例”的学习模式，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入神经网络的世界。

评分☆☆☆☆☆

最近翻开一本厚厚的书，书名是《PYTHON神经网络编程》。拿到这本书的时候，我的第一反应是，嗯，总算有一本能在理论和实践之间找到一个不错平衡点的入门书了。毕竟，神经网络这个概念听起来高深莫测，但真正要动手写代码，又发现网上教程五花八门，概念混淆不清。这本书的封面设计就给人一种专业又易于亲近的感觉，字体清晰，排版也很舒服，打开书页，一股淡淡的纸墨香扑鼻而来，瞬间就有了沉浸式阅读的冲动。我尤其看重的是，它是不是能带着我从最基础的数学原理讲起，然后一步步过渡到实际的Python代码实现。很多时候，我们看到的都是“拿来就能用”的代码库，但知其然不知其所以然，总觉得不踏实。这本书的目录设计就显得很用心，它并没有直接跳到复杂的算法，而是先从基本概念入手，比如神经元模型、激活函数、损失函数等等，这些都是构建神经网络的基石。我期待的是，它能用清晰易懂的语言解释这些概念，避免过多的学术术语堆砌，让我这个非科班出身的读者也能理解。而且，这本书的篇幅也比较可观，这通常意味着作者在内容上是比较充实的，不会敷衍了事。我希望它能覆盖到一些常用的神经网络架构，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并且在讲解的时候，能有配套的代码示例，最好是能够在Jupyter Notebook或者Collab这种环境中运行起来，这样学习起来会更直观，也更有成就感。当然，我也希望书中的代码风格能够规范、简洁，方便我学习和复用。总之，对于一本以“编程”为核心的书籍，实操性和易理解性是我的首要考量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于神经网络的书籍确实不少，但《PYTHON神经网络编程》这本书在我看来，有着自己独特的视角和深度。它并没有一味地追求最新最潮的模型，而是从基础入手，将那些构建现代深度学习模型的“积木块”——即各种基础的神经网络单元和算法——讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中对于“损失函数”和“优化器”的讲解。这两个概念在整个神经网络训练过程中至关重要，但很多初学者容易混淆。这本书则用非常直观的语言，解释了它们各自的作用，比如损失函数是如何衡量模型的预测误差，而优化器又是如何利用这些误差来调整模型参数的。而且，书中对于不同种类的损失函数和优化器，也进行了详细的对比分析，说明了它们各自的优缺点以及适用的场景。这对于我来说，是非常有价值的信息，能够帮助我根据不同的问题选择合适的工具。此外，书中对于“梯度下降”的讲解也让我受益匪浅。它不仅仅是简单地给出公式，还通过图示和代码来展示梯度下降的过程，以及如何通过调整学习率来影响训练效果。我试着修改了书中的学习率参数，观察到了模型收敛速度和最终精度的变化，这种亲身实践的体验，让我对梯度下降有了更深刻的认识。这本书给我一种感觉，作者是真正理解神经网络的底层原理，并且有能力将这些复杂的知识用最简洁、最有效的方式传递给读者。