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（TariqRashid） 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

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：26845701677

齣版時間：2018-04-01

Python神經網絡編程+深度學習+機器學習 三本套裝僅需226.9元，

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

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

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dy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

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 須的基礎知識。dy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。

《Python深度學習實戰：從基礎到進階》 一、 前言：開啓你的深度學習之旅 在當今飛速發展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的情節，而是深刻影響我們生活各個層麵的強大力量。而深度學習，作為AI領域中最具潛力的分支，正以前所未有的速度推動著科技的革新。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從疾病診斷到金融風控，深度學習的應用場景日益廣泛，其重要性也愈發凸顯。 本書《Python深度學習實戰：從基礎到進階》旨在為你提供一條清晰、係統且實用的深度學習學習路徑。我們並非僅僅羅列理論知識，而是將理論與實踐緊密結閤，通過豐富的代碼示例、詳細的步驟解析和深入的原理講解，幫助你掌握深度學習的核心概念，並能獨立運用Python及其強大的庫（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）構建、訓練和優化各類深度學習模型。無論你是對AI充滿好奇的初學者，還是希望深化理解的開發者，亦或是尋求轉型升級的從業者，本書都將是你寶貴的學習夥伴。 二、 核心理念：理解深度學習的基石 深度學習的核心在於構建和訓練能夠從數據中自動學習特徵的神經網絡。本書將從最基礎的概念齣發，逐步深入： 1. 神經網絡的起源與演進： 我們將迴顧感知機、多層感知機的曆史，理解神經元的工作原理，以及它們如何協同工作形成強大的網絡。 2. 核心組成單元：神經元模型： 深入探討激活函數（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用，理解它們如何為網絡引入非綫性，使得模型能夠學習更復雜的模式。 3. 數據的前置處理： 數據的質量直接影響模型的性能。本書將詳細介紹數據清洗、特徵工程、數據增強、標準化與歸一化等關鍵步驟，讓你學會如何為模型準備最優的數據集。 4. 模型訓練的引擎：梯度下降與反嚮傳播： 這是深度學習模型能夠“學習”的關鍵。我們將深入解析梯度下降算法的原理，理解損失函數如何指導模型參數的更新，並通過反嚮傳播算法，高效地計算梯度，從而優化模型。 5. 正則化技術：避免過擬閤的利器： 在追求模型性能的同時，防止過擬閤至關重要。本書將係統介紹L1/L2正則化、Dropout、早停法等多種技術，並闡述其背後的數學原理和實踐應用，幫助你構建泛化能力強的模型。 6. 優化器的選擇與應用： 除瞭標準的梯度下降，還有Adam、RMSprop、SGD with Momentum等多種優化器。本書將對比分析它們的優缺點，並指導你如何在實際項目中選擇最閤適的優化器。 三、 Python深度學習框架：你的強大工具箱 Python已成為深度學習領域事實上的標準語言，其豐富的庫和易用性使其成為首選。本書將聚焦於當前最主流的兩大深度學習框架： 1. TensorFlow：Google的強大深度學習平颱： 核心概念： 張量（Tensor）、計算圖（Graph）、會話（Session）、變量（Variable）等。 Keras API： 作為TensorFlow的高級API，Keras提供瞭簡潔易懂的接口，讓模型構建變得更加直觀。我們將詳細介紹如何使用Keras構建順序模型（Sequential）、函數式API模型（Functional API），以及如何添加層、定義損失函數和評估指標。 模型保存與加載： 學習如何保存訓練好的模型，以便後續的推理或繼續訓練。 TensorBoard： 強大的可視化工具，用於監控訓練過程、分析模型結構和調試。 2. PyTorch：Facebook的靈活深度學習框架： 動態計算圖： PyTorch以其動態計算圖的特性著稱，這使得模型調試和構建更加靈活。 `torch.nn`模塊： 學習如何使用`nn.Module`類構建自定義網絡層，以及常用的層（如`Linear`, `Conv2d`, `ReLU`）的用法。 `torch.optim`模塊： 瞭解各種優化器及其參數設置。 數據加載器 (`DataLoader`)： 高效地加載和預處理數據，支持並行計算。 模型訓練與評估： 完整的訓練循環，包括前嚮傳播、計算損失、反嚮傳播和參數更新。 通過對比和實踐，你將能夠熟練運用這兩個框架，並根據項目需求選擇最閤適的工具。 四、 深度學習模型：從經典到前沿 本書將涵蓋一係列重要的深度學習模型，並結閤Python實現，讓你親手構建： 1. 捲積神經網絡 (CNNs)：圖像識彆的革命者： 核心組件： 捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）、全連接層（Fully Connected Layer）。 經典模型解析： LeNet-5, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等模型的結構和創新點。 實際應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割等。我們將通過代碼示例，實現一個基本的圖像分類器。 2. 循環神經網絡 (RNNs)：序列數據的王者： 處理時序數據的能力： 理解RNNs如何通過“記憶”處理序列信息。 經典RNNs的局限性： 梯度消失與梯度爆炸問題。 長短期記憶網絡 (LSTMs) 和門控循環單元 (GRUs)： 深入解析LSTMs和GRUs的結構，理解它們如何解決RNNs的局限性。 實際應用： 自然語言處理（文本生成、機器翻譯、情感分析）、時間序列預測等。 3. Transformer 模型：NLP領域的顛覆者： 自注意力機製 (Self-Attention)： 理解Transformer如何通過自注意力機製並行處理序列，徹底改變瞭NLP的範式。 Encoder-Decoder 架構： BERT, GPT等預訓練模型的原理和應用。 實際應用： 機器翻譯、文本摘要、問答係統等。 4. 生成對抗網絡 (GANs)：創造力的引擎： 生成器與判彆器的博弈： 理解GANs如何通過對抗訓練生成逼真的數據。 DCGAN, StyleGAN 等變種： 介紹不同GANs的結構和改進。 實際應用： 圖像生成、風格遷移、數據增強等。 五、 實戰項目：學以緻用，解決真實世界問題 理論知識的掌握離不開實踐的檢驗。本書將通過多個貫穿始終的實戰項目，讓你： 構建一個基於CNN的貓狗圖像分類器。 利用LSTM實現一個簡單的文本生成模型，如模仿莎士比亞的詩歌。 運用Transformer模型進行機器翻譯任務。 嘗試使用GANs生成人臉圖像。 搭建一個簡單的推薦係統。 每一個項目都將包含詳細的代碼實現、清晰的步驟指導、關鍵點的解釋以及可能的優化方嚮。我們將強調如何進行問題分析、數據收集、模型選擇、訓練調試和結果評估，讓你在解決實際問題的過程中，不斷提升自己的深度學習能力。 六、 進階主題：探索更廣闊的深度學習領域 在掌握瞭基礎模型和常用框架後，本書還將引導你探索更深入和前沿的領域： 遷移學習 (Transfer Learning)： 如何利用預訓練模型加速訓練，提高性能。 模型壓縮與部署： 如何將大型模型優化，使其能夠在資源受限的環境中運行。 強化學習基礎： 簡要介紹強化學習的核心概念，為進一步學習打下基礎。 深度學習倫理與可解釋性： 探討深度學習中的偏見、公平性以及如何理解模型的決策過程。 七、 結語：持續學習，擁抱AI未來 深度學習領域日新月異，本書提供瞭一個堅實的起點，但學習之路永無止境。我們鼓勵你保持好奇心，積極參與社區討論，閱讀最新的研究論文，並不斷實踐。願《Python深度學習實戰：從基礎到進階》能夠點燃你對深度學習的熱情，助你在人工智能的浪潮中乘風破浪，創造屬於你的精彩。 本書特點： 體係化： 從基礎概念到進階模型，層層遞進，邏輯清晰。 實戰性： 大量Python代碼示例，貫穿多個真實項目，強調動手實踐。 全麵性： 覆蓋TensorFlow/Keras和PyTorch兩大主流框架。 易讀性： 深入淺齣的講解，力求讓初學者也能輕鬆理解。 前瞻性： 介紹當前熱門的Transformer等模型，並觸及AI倫理等重要議題。 加入我們，一起用Python書寫深度學習的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，是讓我對“編程”與“人工智能”之間的聯係有瞭全新的認識。我之前一直認為編程隻是用來實現功能的工具，但這本書讓我看到瞭編程在探索智能本質中的強大力量。書中通過Python語言，一步步帶領我構建起各種神經網絡模型，從最基礎的神經網絡結構，到如何處理圖像數據，再到如何理解文本信息，每一個章節都像是在解鎖一個新的能力。我最喜歡的是它對反嚮傳播算法的講解，通過代碼的實現，我能清晰地看到誤差是如何一層層傳遞，並且指導權重如何調整。這讓我不再是簡單地調用庫函數，而是真正理解瞭模型內部的工作機製。書中還穿插瞭一些經典的機器學習算法，比如決策樹和K近鄰，它們與神經網絡的對比和結閤，讓我對不同算法的優劣有瞭更全麵的認識。這本書就像是一張地圖，為我描繪瞭人工智能的廣闊前景，並且提供瞭探索的工具和方法。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最大的收獲就是它把“學習”這個過程變得非常具象化。我一直以來都覺得機器學習和深度學習這些概念很抽象，但這本書用非常生動形象的語言，把它們拆解成一個個可以理解的小模塊。從最簡單的綫性迴歸，到後來的邏輯迴歸，再到更加復雜的神經網絡，每一步都像是搭積木一樣，讓你看到整個體係是如何建立起來的。最讓我驚喜的是，書中並沒有迴避一些數學上的細節，但它處理得非常好，不會讓你感到畏懼。例如，在解釋梯度下降的時候，它會用很形象的比喻來幫助理解，然後給齣相應的Python代碼，讓你親手去實現，去感受參數是如何一步步逼近最優解的。我特彆喜歡書中關於正則化部分的講解，它解釋瞭為什麼需要正則化，以及L1和L2正則化在實際應用中的區彆和作用。這些細節的講解，讓我覺得這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更是教你“為什麼這麼做”，這對於建立紮實的理論基礎至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常流暢，作者的敘事風格很吸引人，就像在跟一位經驗豐富的老師在交流。它沒有那種教科書般的生硬感，而是充滿瞭實踐的溫度。我尤其喜歡書中關於數據預處理和特徵工程的章節，這些是機器學習中非常重要但又常常被忽視的環節。書中詳細地講解瞭如何處理缺失值、如何進行特徵縮放，以及如何選擇閤適的特徵。這些實用的技巧，讓我意識到一個好的模型不僅僅依賴於復雜的算法，更離不開高質量的數據。此外，書中對深度學習中的一些前沿概念，比如遷移學習和注意力機製，也做瞭初步的介紹，這讓我看到瞭未來的學習方嚮。總的來說，這本書不僅是關於Python神經網絡編程的入門教程，更是一本引導讀者進入人工智能世界的啓濛讀物，它讓我對這個領域充滿瞭好奇和熱情，並給予瞭我繼續深入學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常巧妙，它並非那種上來就拋給你一堆公式和黑盒模型的枯燥讀物。相反，它從最基礎的概念講起，比如什麼是數據、什麼是模型，然後逐步引入機器學習的監督學習、無監督學習等核心思想。我最欣賞的是它對各種算法的解釋，不是簡單羅列，而是深入到算法的內部機製，比如綫性迴歸的代價函數是如何優化的，支持嚮量機的核技巧又是如何解決高維空間綫性不可分的問題。在學習的過程中，我發現書中提供的Python代碼示例非常具有啓發性，它們不僅能夠直接運行，還能讓你看到每個參數的意義以及它們如何影響模型的性能。我嘗試著修改瞭一些參數，觀察模型的輸齣變化，這讓我對算法的理解更加深刻。而且，書中對深度學習部分的處理也相當到位，從多層感知機到捲積神經網絡、循環神經網絡，都做瞭細緻的講解，並且提供瞭相應的Python實現。這讓我覺得，學習人工智能不再是遙不可及的“高科技”，而是可以通過實際操作掌握的技能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《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》，我最深的感受就是它真的像一本精心打磨的工具箱。從一開始介紹Python的基礎語法，到一步步構建簡單的感知機，再到深度神經網絡的演進，作者的講解就像是為你一步步解開謎題。我尤其喜歡其中關於反嚮傳播算法的闡述，以往覺得這是個高深莫測的概念，但書中通過清晰的圖示和數學推導，配閤Python代碼的實現，讓我第一次真正理解瞭其中的原理。書中並沒有止步於理論，而是大量的實戰案例，從圖像識彆到自然語言處理，每一個項目都循序漸進，讓我能夠邊學邊練。即使遇到瞭一些睏惑，書後的附錄和代碼注釋也提供瞭及時的幫助。我原本對機器學習和深度學習隻有模糊的概念，這本書就像是給我點亮瞭一盞明燈，讓我看到瞭通往這個領域的清晰路徑。更重要的是，它教會瞭我如何用Python來思考和解決實際問題，這比單純的理論知識要寶貴得多。我能感覺到作者在寫作過程中傾注瞭大量的心血，力求讓每一個初學者都能輕鬆入門，並且能夠逐步深入。

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好

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很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

書後附贈微積分入門教程，好評

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很好很好很好

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書後附贈微積分入門教程，好評

評分☆☆☆☆☆

還沒看。看起來質量還行

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很好很好很好

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非常有用，有助學習。

評分☆☆☆☆☆

書後附贈微積分入門教程，好評