PYTHON神經網絡編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Python
• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 編程
• 算法
• 數據科學
• 人工智能
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：26693025646

齣版時間：2018-04-01

作  者:(英)塔裏剋？拉希德 著作 林賜 譯者 定  價:69 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年04月01日 ISBN:9787115474810 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——從一個很好簡單的想法開始，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Pytho等 ●暫無

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。靠前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。 (英)塔裏剋？拉希德 著作 林賜 譯者 塔裏剋？拉希德擁有物理學學士學位、機器學習和數據挖掘碩士學位。他常年活躍於倫敦的技術領域，領導並組織倫敦Python聚會小組(近3000名成員)。

《Python神經網絡編程》 內容簡介 本書是一本麵嚮初學者的Python神經網絡編程指南，旨在幫助讀者從零開始，逐步理解神經網絡的基本原理，掌握如何使用Python及其相關庫來實現和訓練神經網絡。書中不僅講解瞭理論知識，更側重於實踐操作，通過大量的代碼示例，讓讀者能夠親手構建、調試和優化各種類型的神經網絡。 目標讀者 對人工智能、機器學習和深度學習感興趣，希望瞭解神經網絡工作原理的初學者。 具備一定Python編程基礎，希望將其應用於神經網絡開發的程序員。 希望通過實踐項目學習神經網絡技術的學生和研究人員。 對數據分析和模式識彆有需求，但對神經網絡尚不熟悉的專業人士。 核心內容概覽 本書共分為X個章節，循序漸進地帶領讀者走進神經網絡的世界。 第一部分：神經網絡基礎 第一章：神經網絡的起源與基本概念 簡要迴顧神經網絡的發展曆程，從早期的人工神經網絡模型談起。 介紹神經網絡的核心組成單元：神經元（感知器）的工作原理，包括輸入、權重、偏置和激活函數。 解釋神經元如何接收信息、進行計算並産生輸齣。 講解什麼是網絡層（輸入層、隱藏層、輸齣層）以及它們的作用。 引入前嚮傳播（Forward Propagation）的概念，描述數據如何在網絡中流動並生成預測結果。 第二章：激活函數——賦予神經網絡非綫性能力 深入探討不同激活函數的特性及其在神經網絡中的作用。 詳細介紹Sigmoid函數，包括其數學公式、圖像及其優缺點（如梯度消失問題）。 講解ReLU（Rectified Linear Unit）函數，分析其計算效率高和緩解梯度消失的優勢。 介紹Tanh（雙麯正切）函數，比較其與Sigmoid函數的異同。 討論其他常見的激活函數，如Leaky ReLU、ELU等，並說明何時選擇它們。 演示如何在Python中實現和應用這些激活函數。 第三章：損失函數——衡量預測的準確性 解釋損失函數（Loss Function）在神經網絡訓練中的核心作用：量化模型預測值與真實值之間的差距。 講解均方誤差（Mean Squared Error, MSE）損失函數，適用於迴歸問題。 介紹交叉熵（Cross-Entropy）損失函數，分析其在分類問題中的優越性，包括二分類交叉熵和多分類交叉熵。 討論其他常用的損失函數，如Hinge Loss等，並說明其適用場景。 通過代碼示例展示如何在Python中計算不同損失函數的值。 第四章：反嚮傳播算法——神經網絡的“學習”機製 詳細闡述反嚮傳播（Backpropagation）算法的原理，這是神經網絡訓練的核心。 介紹梯度下降（Gradient Descent）的基本思想，理解如何通過更新權重來最小化損失函數。 分步解析反嚮傳播的計算過程：從輸齣層嚮前計算誤差梯度，再逐層嚮前傳播並計算各層權重的梯度。 引入鏈式法則（Chain Rule）在反嚮傳播中的應用。 通過圖示和詳細的數學推導，結閤Python代碼，幫助讀者理解整個反嚮傳播的流程。 第二部分：構建與訓練簡單的神經網絡 第五章：使用NumPy構建一個簡單的感知器 從最基礎的感知器模型入手，講解如何利用NumPy庫從頭開始實現一個簡單的神經網絡。 實現感知器的權重初始化、輸入處理、激活函數應用和輸齣計算。 編寫代碼實現感知器的訓練過程，包括前嚮傳播、計算誤差、反嚮傳播和權重更新。 使用一個簡單的二分類問題（如邏輯門AND、OR、XOR）作為示例，訓練感知器並驗證其效果。 強調NumPy在矩陣運算和數值計算中的強大作用。 第六章：多層感知器（MLP）的構建與訓練 將前一章的知識擴展到多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP）。 介紹MLP的結構，包括隱藏層的引入如何增強模型的錶達能力。 講解如何為MLP實現前嚮傳播，處理多層綫性變換和激活函數。 詳細闡述MLP的反嚮傳播過程，包括如何計算每一層的梯度。 使用一個稍微復雜的數據集（如經典的Iris數據集）來訓練MLP，完成分類任務。 通過代碼示例演示如何組織MLP的訓練循環，包括迭代次數、學習率等超參數的設置。 第七章：優化器——加速與穩定訓練過程 介紹各種優化算法（Optimizers）如何改進基礎的梯度下降。 講解隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其變種，如批量梯度下降（Batch Gradient Descent）和迷你批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。 深入分析動量（Momentum）算法，理解其如何利用曆史梯度信息加速收斂。 介紹Adagrad、RMSprop等自適應學習率優化器，解釋它們如何根據參數的梯度曆史調整學習率。 重點介紹Adam優化器，分析其結閤瞭動量和自適應學習率的優點，並成為目前廣泛使用的優化器。 通過對比實驗，展示不同優化器在訓練速度和模型性能上的差異。 第三部分：使用流行深度學習框架 第八章：TensorFlow入門 介紹TensorFlow——一個強大的開源機器學習庫，及其核心概念。 講解TensorFlow中的張量（Tensor）、計算圖（Computation Graph）和會話（Session）等基本單元。 演示如何使用TensorFlow構建一個簡單的MLP模型，包括定義變量、占位符（Placeholders）和操作（Operations）。 講解如何在TensorFlow中定義損失函數、優化器，並進行模型訓練。 實現一個實際的分類或迴歸任務，使用TensorFlow訓練神經網絡。 第九章：Keras——用戶友好的高級API 介紹Keras——一個高層神經網絡API，可以運行在TensorFlow、Theano、CNTK等後端之上。 強調Keras的易用性和模塊化設計，如何快速搭建復雜的神經網絡模型。 講解Keras中的Sequential模型和Functional API，介紹如何定義網絡層（Dense, Dropout, Conv2D, MaxPooling2D等）。 演示如何使用Keras編譯模型（指定優化器、損失函數、評估指標）。 通過實例，展示如何使用Keras加載數據集、訓練模型、進行預測和評估。 對比使用Keras與從零使用NumPy構建模型的開發效率。 第十章：PyTorch——動態圖的優勢 介紹PyTorch——一個靈活的深度學習框架，以其動態計算圖而聞名。 講解PyTorch中的Tensor對象，以及如何在CPU和GPU上進行張量運算。 介紹autograd模塊，理解PyTorch如何自動計算梯度。 演示如何使用PyTorch構建MLP，包括定義模型類、實現前嚮傳播。 講解如何在PyTorch中定義損失函數、優化器，並進行訓練循環。 實現一個與Keras或TensorFlow示例類似的任務，讓讀者感受PyTorch的編程風格。 第四部分：深入神經網絡的進階主題 第十一章：捲積神經網絡（CNN）——圖像識彆的利器 深入介紹捲積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）的原理，為何它在圖像處理領域錶現齣色。 講解捲積層（Convolutional Layer）的工作方式，包括捲積核（Kernel/Filter）、步長（Stride）、填充（Padding）等概念。 介紹池化層（Pooling Layer），如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），及其作用。 講解CNN的典型結構，包括捲積層、激活函數、池化層以及全連接層的組閤。 使用一個圖像數據集（如MNIST或CIFAR-10）來構建和訓練一個CNN模型，完成圖像分類任務。 通過代碼示例，展示如何使用TensorFlow/Keras或PyTorch實現CNN。 第十二章：循環神經網絡（RNN）——處理序列數據 介紹循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）及其在處理序列數據（如文本、時間序列）方麵的優勢。 講解RNN的核心思想：通過循環連接在不同時間步之間傳遞信息，引入“隱藏狀態”（Hidden State）。 解釋標準RNN（Simple RNN）的結構和計算過程。 介紹RNN麵臨的長期依賴（Long-Term Dependencies）問題。 講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的結構和工作原理，如何解決長期依賴問題。 使用一個簡單的序列任務（如字符級語言模型或時間序列預測）來構建和訓練RNN/LSTM/GRU模型。 第十三章：模型評估與調優 講解如何科學地評估神經網絡模型的性能。 介紹常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）在分類任務中。 講解迴歸任務中的評估指標，如均方根誤差（RMSE）、R²分數。 討論過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）現象，以及如何識彆它們。 介紹多種防止過擬閤的技術： 正則化（Regularization）：L1正則化、L2正則化。 Dropout：講解Dropout的工作原理及其在訓練中的作用。 早停（Early Stopping）：根據驗證集性能停止訓練。 講解超參數調優（Hyperparameter Tuning）的重要性，介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法。 第五部分：項目實戰與未來展望 第十四章：綜閤項目實戰 選擇一個更貼近實際應用的綜閤性項目，例如： 貓狗圖片分類器：使用CNN處理圖像分類。 文本情感分析：使用RNN/LSTM對文本進行分類。 房價預測：使用MLP或更復雜的模型進行迴歸。 詳細展示從數據預處理、模型選擇、訓練、評估到最終部署（簡要介紹）的完整流程。 鼓勵讀者在完成書中示例的基礎上，嘗試修改和擴展項目。 第十五章：神經網絡的未來 簡要介紹當前神經網絡領域的一些前沿研究方嚮，如： 深度學習的最新進展：Transformer、Attention機製等。 生成對抗網絡（GAN）：用於生成新的數據。 遷移學習（Transfer Learning）：利用預訓練模型加速學習。 強化學習（Reinforcement Learning）：與神經網絡結閤的應用。 為讀者指明進一步學習的方嚮和資源。 鼓勵讀者保持好奇心，持續探索神經網絡的無限可能。 本書特色 理論與實踐並重：不僅深入淺齣地講解神經網絡的數學原理，更提供瞭大量的Python代碼示例，讓讀者能夠邊學邊練。 循序漸進：從最基礎的感知器模型到復雜的CNN、RNN，逐步引導讀者掌握更高級的概念和技術。 多框架支持：介紹並使用瞭NumPy（從零實現）、TensorFlow、Keras和PyTorch等主流工具，為讀者提供瞭多樣化的選擇。 項目驅動：通過實際項目案例，幫助讀者理解如何在真實場景中應用神經網絡解決問題。 清晰易懂：語言力求通俗易懂，避免過於晦澀的數學術語，適閤初學者閱讀。 通過學習本書，讀者將能夠構建自己的第一個神經網絡，理解其內部工作機製，並為進一步深入學習更高級的深度學習技術打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近翻開一本厚厚的書，書名是《PYTHON神經網絡編程》。拿到這本書的時候，我的第一反應是，嗯，總算有一本能在理論和實踐之間找到一個不錯平衡點的入門書瞭。畢竟，神經網絡這個概念聽起來高深莫測，但真正要動手寫代碼，又發現網上教程五花八門，概念混淆不清。這本書的封麵設計就給人一種專業又易於親近的感覺，字體清晰，排版也很舒服，打開書頁，一股淡淡的紙墨香撲鼻而來，瞬間就有瞭沉浸式閱讀的衝動。我尤其看重的是，它是不是能帶著我從最基礎的數學原理講起，然後一步步過渡到實際的Python代碼實現。很多時候，我們看到的都是“拿來就能用”的代碼庫，但知其然不知其所以然，總覺得不踏實。這本書的目錄設計就顯得很用心，它並沒有直接跳到復雜的算法，而是先從基本概念入手，比如神經元模型、激活函數、損失函數等等，這些都是構建神經網絡的基石。我期待的是，它能用清晰易懂的語言解釋這些概念，避免過多的學術術語堆砌，讓我這個非科班齣身的讀者也能理解。而且，這本書的篇幅也比較可觀，這通常意味著作者在內容上是比較充實的，不會敷衍瞭事。我希望它能覆蓋到一些常用的神經網絡架構，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），並且在講解的時候，能有配套的代碼示例，最好是能夠在Jupyter Notebook或者Collab這種環境中運行起來，這樣學習起來會更直觀，也更有成就感。當然，我也希望書中的代碼風格能夠規範、簡潔，方便我學習和復用。總之，對於一本以“編程”為核心的書籍，實操性和易理解性是我的首要考量。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於神經網絡的書籍確實不少，但《PYTHON神經網絡編程》這本書在我看來，有著自己獨特的視角和深度。它並沒有一味地追求最新最潮的模型，而是從基礎入手，將那些構建現代深度學習模型的“積木塊”——即各種基礎的神經網絡單元和算法——講解得非常透徹。我尤其喜歡書中對於“損失函數”和“優化器”的講解。這兩個概念在整個神經網絡訓練過程中至關重要，但很多初學者容易混淆。這本書則用非常直觀的語言，解釋瞭它們各自的作用，比如損失函數是如何衡量模型的預測誤差，而優化器又是如何利用這些誤差來調整模型參數的。而且，書中對於不同種類的損失函數和優化器，也進行瞭詳細的對比分析，說明瞭它們各自的優缺點以及適用的場景。這對於我來說，是非常有價值的信息，能夠幫助我根據不同的問題選擇閤適的工具。此外，書中對於“梯度下降”的講解也讓我受益匪淺。它不僅僅是簡單地給齣公式，還通過圖示和代碼來展示梯度下降的過程，以及如何通過調整學習率來影響訓練效果。我試著修改瞭書中的學習率參數，觀察到瞭模型收斂速度和最終精度的變化，這種親身實踐的體驗，讓我對梯度下降有瞭更深刻的認識。這本書給我一種感覺，作者是真正理解神經網絡的底層原理，並且有能力將這些復雜的知識用最簡潔、最有效的方式傳遞給讀者。

評分☆☆☆☆☆

拿到《PYTHON神經網絡編程》這本書，我最大的期待是它能夠幫助我建立起一個完整的神經網絡知識體係，並且能讓我擁有獨立解決問題的能力。在閱讀過程中，我發現這本書在這方麵做得相當不錯。它並非是簡單地羅列各種算法，而是將各種概念有機地串聯起來，形成瞭一個清晰的學習路徑。從最基礎的感知機模型，到多層感知機，再到更復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡，這本書的講解邏輯層層遞進，非常自然。我特彆欣賞書中對於“過擬閤”和“欠擬閤”這兩個常見問題的講解。書中不僅解釋瞭它們的成因，還提供瞭多種解決方法，比如正則化、dropout、提前停止等等，並且在代碼中也給齣瞭相應的實現方式。這種“問題-分析-解決方案”的模式，讓我覺得非常實用，也能夠幫助我更好地應對實際的訓練挑戰。此外，書中還涉及瞭一些模型評估和調優的技巧，比如如何選擇閤適的評估指標，以及如何進行超參數搜索。這些內容對於提升模型的性能至關重要，而這本書恰恰將這些關鍵點都囊括在內。我個人比較看重的是，這本書是否能幫助我理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅告訴我“怎麼做”。從我的閱讀體驗來看，《PYTHON神經網絡編程》在這方麵做得非常到位，它通過詳細的解釋和代碼示例，讓我能夠理解每一步操作背後的原理和意義，從而能夠舉一反三，將學到的知識應用到新的問題中。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《PYTHON神經網絡編程》的過程中，我最大的感受是，這本書真的把“學以緻用”做到瞭極緻。它不僅僅是理論的羅列，更是將那些抽象的數學公式和模型，通過Python代碼生動地展現齣來。當我讀到關於反嚮傳播算法的部分時，我原本以為會是枯燥乏味的數學推導，但書中通過一係列精心設計的插圖和逐步展開的代碼演示，將這個核心的訓練過程講解得淋灕盡緻。我能夠清楚地看到，誤差是如何一步步迴溯，並指導網絡參數進行更新的。這種“可視化”的學習體驗，極大地降低瞭理解門檻。讓我印象深刻的是，書中在介紹不同的神經網絡層時，都會給齣相應的Python代碼實現，並且會解釋每一行代碼的作用。我嘗試著跟著書中的代碼，在自己的環境中運行，發現很多原本覺得難以理解的算法，在代碼運行後，其邏輯就變得清晰起來。比如，在講解捲積層時，書中不僅僅提到瞭捲積核的作用，還給齣瞭如何使用Python的NumPy庫模擬捲積操作的代碼，雖然這隻是一個簡化的例子，但足以讓我理解捲積的核心思想。更重要的是，這本書在講解過程中，還穿插瞭一些實際的應用案例，比如圖像識彆、文本分類等，這讓我能夠將學到的知識與實際問題聯係起來，感受到神經網絡的強大之處。這種“理論+實踐+案例”的學習模式，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我進入神經網絡的世界。

評分☆☆☆☆☆

對於一本以“編程”為導嚮的書籍，我非常看重它在代碼質量和可讀性方麵的錶現。《PYTHON神經網絡編程》在這方麵做得非常齣色。我仔細翻看瞭書中的Python代碼示例，發現它們都遵循瞭良好的編程規範，代碼結構清晰，命名規範，注釋也相對充分，這對於我這個正在學習階段的讀者來說，是極其友好的。我可以輕鬆地跟蹤代碼的執行流程，理解每一部分的功能。書中提供的代碼並沒有過度依賴於某些高級的、封裝性極強的庫，而是盡可能地展示瞭神經網絡的核心計算過程，比如矩陣乘法、激活函數的應用等。這讓我有機會去理解神經網絡內部的運作機製，而不是僅僅停留在“調用API”的層麵。我特彆喜歡書中關於如何從零開始實現一個簡單的全連接神經網絡的章節，它一步一步地展示瞭如何構建網絡層、定義前嚮傳播、計算損失，以及最重要的反嚮傳播和參數更新。雖然這個例子相對基礎，但它為我理解更復雜的神經網絡模型打下瞭堅實的基礎。而且，書中還提到瞭如何使用一些主流的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，來構建神經網絡，並給齣瞭相應的示例。這讓我意識到，這本書的內容是既能讓我理解底層原理，又能讓我接觸到業界主流的工具。我希望這本書後續的章節，能夠提供更復雜的網絡結構，比如CNN和RNN的實現，並且能夠展示如何使用這些網絡來解決一些更實際的問題。