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[英] 塔里克·拉希德（TariqRashid） 著

图书标签:

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• 教程
• 编程
• 数据科学
• 算法

店铺： 华心图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：26845701677

出版时间：2018-04-01

Python神经网络编程+深度学习+机器学习 三本套装仅需226.9元，

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

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

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dy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

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 须的基础知识。dy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。

《Python深度学习实战：从基础到进阶》 一、 前言：开启你的深度学习之旅 在当今飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的情节，而是深刻影响我们生活各个层面的强大力量。而深度学习，作为AI领域中最具潜力的分支，正以前所未有的速度推动着科技的革新。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从疾病诊断到金融风控，深度学习的应用场景日益广泛，其重要性也愈发凸显。 本书《Python深度学习实战：从基础到进阶》旨在为你提供一条清晰、系统且实用的深度学习学习路径。我们并非仅仅罗列理论知识，而是将理论与实践紧密结合，通过丰富的代码示例、详细的步骤解析和深入的原理讲解，帮助你掌握深度学习的核心概念，并能独立运用Python及其强大的库（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）构建、训练和优化各类深度学习模型。无论你是对AI充满好奇的初学者，还是希望深化理解的开发者，亦或是寻求转型升级的从业者，本书都将是你宝贵的学习伙伴。 二、 核心理念：理解深度学习的基石 深度学习的核心在于构建和训练能够从数据中自动学习特征的神经网络。本书将从最基础的概念出发，逐步深入： 1. 神经网络的起源与演进： 我们将回顾感知机、多层感知机的历史，理解神经元的工作原理，以及它们如何协同工作形成强大的网络。 2. 核心组成单元：神经元模型： 深入探讨激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用，理解它们如何为网络引入非线性，使得模型能够学习更复杂的模式。 3. 数据的前置处理： 数据的质量直接影响模型的性能。本书将详细介绍数据清洗、特征工程、数据增强、标准化与归一化等关键步骤，让你学会如何为模型准备最优的数据集。 4. 模型训练的引擎：梯度下降与反向传播： 这是深度学习模型能够“学习”的关键。我们将深入解析梯度下降算法的原理，理解损失函数如何指导模型参数的更新，并通过反向传播算法，高效地计算梯度，从而优化模型。 5. 正则化技术：避免过拟合的利器： 在追求模型性能的同时，防止过拟合至关重要。本书将系统介绍L1/L2正则化、Dropout、早停法等多种技术，并阐述其背后的数学原理和实践应用，帮助你构建泛化能力强的模型。 6. 优化器的选择与应用： 除了标准的梯度下降，还有Adam、RMSprop、SGD with Momentum等多种优化器。本书将对比分析它们的优缺点，并指导你如何在实际项目中选择最合适的优化器。 三、 Python深度学习框架：你的强大工具箱 Python已成为深度学习领域事实上的标准语言，其丰富的库和易用性使其成为首选。本书将聚焦于当前最主流的两大深度学习框架： 1. TensorFlow：Google的强大深度学习平台： 核心概念： 张量（Tensor）、计算图（Graph）、会话（Session）、变量（Variable）等。 Keras API： 作为TensorFlow的高级API，Keras提供了简洁易懂的接口，让模型构建变得更加直观。我们将详细介绍如何使用Keras构建顺序模型（Sequential）、函数式API模型（Functional API），以及如何添加层、定义损失函数和评估指标。 模型保存与加载： 学习如何保存训练好的模型，以便后续的推理或继续训练。 TensorBoard： 强大的可视化工具，用于监控训练过程、分析模型结构和调试。 2. PyTorch：Facebook的灵活深度学习框架： 动态计算图： PyTorch以其动态计算图的特性著称，这使得模型调试和构建更加灵活。 `torch.nn`模块： 学习如何使用`nn.Module`类构建自定义网络层，以及常用的层（如`Linear`, `Conv2d`, `ReLU`）的用法。 `torch.optim`模块： 了解各种优化器及其参数设置。 数据加载器 (`DataLoader`)： 高效地加载和预处理数据，支持并行计算。 模型训练与评估： 完整的训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。 通过对比和实践，你将能够熟练运用这两个框架，并根据项目需求选择最合适的工具。 四、 深度学习模型：从经典到前沿 本书将涵盖一系列重要的深度学习模型，并结合Python实现，让你亲手构建： 1. 卷积神经网络 (CNNs)：图像识别的革命者： 核心组件： 卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）。 经典模型解析： LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等模型的结构和创新点。 实际应用： 图像分类、目标检测、图像分割等。我们将通过代码示例，实现一个基本的图像分类器。 2. 循环神经网络 (RNNs)：序列数据的王者： 处理时序数据的能力： 理解RNNs如何通过“记忆”处理序列信息。 经典RNNs的局限性： 梯度消失与梯度爆炸问题。 长短期记忆网络 (LSTMs) 和门控循环单元 (GRUs)： 深入解析LSTMs和GRUs的结构，理解它们如何解决RNNs的局限性。 实际应用： 自然语言处理（文本生成、机器翻译、情感分析）、时间序列预测等。 3. Transformer 模型：NLP领域的颠覆者： 自注意力机制 (Self-Attention)： 理解Transformer如何通过自注意力机制并行处理序列，彻底改变了NLP的范式。 Encoder-Decoder 架构： BERT, GPT等预训练模型的原理和应用。 实际应用： 机器翻译、文本摘要、问答系统等。 4. 生成对抗网络 (GANs)：创造力的引擎： 生成器与判别器的博弈： 理解GANs如何通过对抗训练生成逼真的数据。 DCGAN, StyleGAN 等变种： 介绍不同GANs的结构和改进。 实际应用： 图像生成、风格迁移、数据增强等。 五、 实战项目：学以致用，解决真实世界问题 理论知识的掌握离不开实践的检验。本书将通过多个贯穿始终的实战项目，让你： 构建一个基于CNN的猫狗图像分类器。 利用LSTM实现一个简单的文本生成模型，如模仿莎士比亚的诗歌。 运用Transformer模型进行机器翻译任务。 尝试使用GANs生成人脸图像。 搭建一个简单的推荐系统。 每一个项目都将包含详细的代码实现、清晰的步骤指导、关键点的解释以及可能的优化方向。我们将强调如何进行问题分析、数据收集、模型选择、训练调试和结果评估，让你在解决实际问题的过程中，不断提升自己的深度学习能力。 六、 进阶主题：探索更广阔的深度学习领域 在掌握了基础模型和常用框架后，本书还将引导你探索更深入和前沿的领域： 迁移学习 (Transfer Learning)： 如何利用预训练模型加速训练，提高性能。 模型压缩与部署： 如何将大型模型优化，使其能够在资源受限的环境中运行。 强化学习基础： 简要介绍强化学习的核心概念，为进一步学习打下基础。 深度学习伦理与可解释性： 探讨深度学习中的偏见、公平性以及如何理解模型的决策过程。 七、 结语：持续学习，拥抱AI未来 深度学习领域日新月异，本书提供了一个坚实的起点，但学习之路永无止境。我们鼓励你保持好奇心，积极参与社区讨论，阅读最新的研究论文，并不断实践。愿《Python深度学习实战：从基础到进阶》能够点燃你对深度学习的热情，助你在人工智能的浪潮中乘风破浪，创造属于你的精彩。 本书特点： 体系化： 从基础概念到进阶模型，层层递进，逻辑清晰。 实战性： 大量Python代码示例，贯穿多个真实项目，强调动手实践。 全面性： 覆盖TensorFlow/Keras和PyTorch两大主流框架。 易读性： 深入浅出的讲解，力求让初学者也能轻松理解。 前瞻性： 介绍当前热门的Transformer等模型，并触及AI伦理等重要议题。 加入我们，一起用Python书写深度学习的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大改变，是让我对“编程”与“人工智能”之间的联系有了全新的认识。我之前一直认为编程只是用来实现功能的工具，但这本书让我看到了编程在探索智能本质中的强大力量。书中通过Python语言，一步步带领我构建起各种神经网络模型，从最基础的神经网络结构，到如何处理图像数据，再到如何理解文本信息，每一个章节都像是在解锁一个新的能力。我最喜欢的是它对反向传播算法的讲解，通过代码的实现，我能清晰地看到误差是如何一层层传递，并且指导权重如何调整。这让我不再是简单地调用库函数，而是真正理解了模型内部的工作机制。书中还穿插了一些经典的机器学习算法，比如决策树和K近邻，它们与神经网络的对比和结合，让我对不同算法的优劣有了更全面的认识。这本书就像是一张地图，为我描绘了人工智能的广阔前景，并且提供了探索的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，作者的叙事风格很吸引人，就像在跟一位经验丰富的老师在交流。它没有那种教科书般的生硬感，而是充满了实践的温度。我尤其喜欢书中关于数据预处理和特征工程的章节，这些是机器学习中非常重要但又常常被忽视的环节。书中详细地讲解了如何处理缺失值、如何进行特征缩放，以及如何选择合适的特征。这些实用的技巧，让我意识到一个好的模型不仅仅依赖于复杂的算法，更离不开高质量的数据。此外，书中对深度学习中的一些前沿概念，比如迁移学习和注意力机制，也做了初步的介绍，这让我看到了未来的学习方向。总的来说，这本书不仅是关于Python神经网络编程的入门教程，更是一本引导读者进入人工智能世界的启蒙读物，它让我对这个领域充满了好奇和热情，并给予了我继续深入学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最大的收获就是它把“学习”这个过程变得非常具象化。我一直以来都觉得机器学习和深度学习这些概念很抽象，但这本书用非常生动形象的语言，把它们拆解成一个个可以理解的小模块。从最简单的线性回归，到后来的逻辑回归，再到更加复杂的神经网络，每一步都像是搭积木一样，让你看到整个体系是如何建立起来的。最让我惊喜的是，书中并没有回避一些数学上的细节，但它处理得非常好，不会让你感到畏惧。例如，在解释梯度下降的时候，它会用很形象的比喻来帮助理解，然后给出相应的Python代码，让你亲手去实现，去感受参数是如何一步步逼近最优解的。我特别喜欢书中关于正则化部分的讲解，它解释了为什么需要正则化，以及L1和L2正则化在实际应用中的区别和作用。这些细节的讲解，让我觉得这本书不仅仅是教你“怎么做”，更是教你“为什么这么做”，这对于建立扎实的理论基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它并非那种上来就抛给你一堆公式和黑盒模型的枯燥读物。相反，它从最基础的概念讲起，比如什么是数据、什么是模型，然后逐步引入机器学习的监督学习、无监督学习等核心思想。我最欣赏的是它对各种算法的解释，不是简单罗列，而是深入到算法的内部机制，比如线性回归的代价函数是如何优化的，支持向量机的核技巧又是如何解决高维空间线性不可分的问题。在学习的过程中，我发现书中提供的Python代码示例非常具有启发性，它们不仅能够直接运行，还能让你看到每个参数的意义以及它们如何影响模型的性能。我尝试着修改了一些参数，观察模型的输出变化，这让我对算法的理解更加深刻。而且，书中对深度学习部分的处理也相当到位，从多层感知机到卷积神经网络、循环神经网络，都做了细致的讲解，并且提供了相应的Python实现。这让我觉得，学习人工智能不再是遥不可及的“高科技”，而是可以通过实际操作掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《Python神经网络编程 深度学习人工智能 机器学习入门教程书籍》，我最深的感受就是它真的像一本精心打磨的工具箱。从一开始介绍Python的基础语法，到一步步构建简单的感知机，再到深度神经网络的演进，作者的讲解就像是为你一步步解开谜题。我尤其喜欢其中关于反向传播算法的阐述，以往觉得这是个高深莫测的概念，但书中通过清晰的图示和数学推导，配合Python代码的实现，让我第一次真正理解了其中的原理。书中并没有止步于理论，而是大量的实战案例，从图像识别到自然语言处理，每一个项目都循序渐进，让我能够边学边练。即使遇到了一些困惑，书后的附录和代码注释也提供了及时的帮助。我原本对机器学习和深度学习只有模糊的概念，这本书就像是给我点亮了一盏明灯，让我看到了通往这个领域的清晰路径。更重要的是，它教会了我如何用Python来思考和解决实际问题，这比单纯的理论知识要宝贵得多。我能感觉到作者在写作过程中倾注了大量的心血，力求让每一个初学者都能轻松入门，并且能够逐步深入。

评分☆☆☆☆☆

小东西没问题

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

非常有用，有助学习。

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

小东西没问题

评分☆☆☆☆☆

还没看。看起来质量还行

评分☆☆☆☆☆

简单实用需要才买。

评分☆☆☆☆☆

先买着，以后在看