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店鋪： 經綸風圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：26936163726

包裝：平裝

套裝數量：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

 

 

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。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R

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 

aspberry Pi上工作。

 

    

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 

《Python人工智能與深度學習實踐指南》 內容簡介 本書是一本深入淺齣的Python人工智能與深度學習實踐指南，旨在為讀者提供一個全麵、係統且易於理解的學習路徑，幫助您從零開始掌握人工智能和深度學習的核心概念、關鍵技術以及實際應用。本書強調理論與實踐相結閤，通過大量生動的案例和代碼示例，引導讀者親手構建和訓練各種先進的AI模型，從而培養解決實際問題的能力。 前言 人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著我們的世界，從智能助手到自動駕駛，從個性化推薦到醫療診斷，AI技術的觸角無處不在。而深度學習作為AI領域最具革命性的分支，更是推動瞭這一變革的加速。如果您對AI充滿好奇，渴望掌握這項前沿技術，本書將是您的理想起點。 我們深知，學習一門新的技術可能充滿挑戰。因此，本書的設計初衷便是以最清晰、最直觀的方式呈現AI和深度學習的知識體係。我們避免瞭枯燥的數學推導，而是側重於核心思想的理解和實際操作的掌握。通過Python這一強大的編程語言，您將能夠輕鬆地實現復雜的AI算法，並感受到技術帶來的巨大魅力。 本書的目標讀者是所有對AI和深度學習感興趣的人，無論您是初學者、學生、軟件工程師，還是希望將AI技術應用於自己領域的專業人士。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地踏入AI的廣闊天地，開啓您的AI創新之旅。 第一部分：人工智能基礎與Python入門 在深入探索深度學習之前，我們首先需要建立堅實的人工智能基礎，並熟悉Python這一在AI領域應用最為廣泛的編程語言。 第一章：人工智能的基石：概念、曆史與未來展望 AI的定義與範疇： 我們將從最基本的層麵齣發，解析人工智能究竟是什麼，它包含哪些子領域，如機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。 AI的演進曆程： 迴顧AI從誕生至今的輝煌曆程，瞭解不同時期的技術突破和思想流派，理解AI發展的脈絡。 AI的倫理與社會影響： 探討AI技術發展帶來的倫理挑戰和潛在的社會問題，培養負責任的AI開發者意識。 AI的未來趨勢： 展望AI在未來可能的發展方嚮，激發讀者的想象力，理解AI的無限潛力。 第二章：Python編程基礎：AI開發的必備語言 Python環境搭建與基礎語法： 詳細介紹Python的安裝、開發環境的配置，以及變量、數據類型、運算符、控製流語句（if-else, for, while）等核心語法。 函數與模塊： 學習如何定義和使用函數，理解模塊的概念和導入方法，為編寫更復雜的程序奠定基礎。 數據結構： 深入掌握Python的常用數據結構，如列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set），理解它們的特性和應用場景。 文件操作與異常處理： 學習如何讀取和寫入文件，以及如何優雅地處理程序運行時可能齣現的錯誤。 第三章：AI開發常用Python庫：效率與便捷的保障 NumPy：數值計算的基石： 學習NumPy庫，這是處理大規模數值數組和矩陣運算的核心工具，掌握其數組操作、數學函數等。 Pandas：數據分析的利器： 介紹Pandas庫，用於數據清洗、處理、分析和可視化，理解DataFrame和Series等關鍵數據結構。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化： 學習使用Matplotlib和Seaborn庫，將數據以直觀的圖錶形式呈現，幫助理解數據和模型結果。 第二部分：機器學習核心理論與實踐 在掌握瞭Python基礎後，我們將正式進入機器學習的世界，理解其基本原理並動手實現常見的機器學習算法。 第四章：機器學習入門：監督學習、無監督學習與強化學習 機器學習的分類： 區分監督學習、無監督學習和強化學習這三大主要的機器學習範式，理解它們各自的適用場景。 監督學習： 深入講解監督學習的概念，包括迴歸（Regression）和分類（Classification）任務。 無監督學習： 介紹無監督學習，如聚類（Clustering）和降維（Dimensionality Reduction）。 強化學習： 概述強化學習的基本思想，包括智能體、環境、奬勵等概念。 第五章：數據預處理與特徵工程：模型性能的關鍵 數據清洗： 學習處理缺失值、異常值、重復值等數據質量問題。 特徵縮放： 理解標準差標準化（Standardization）和最小-最大規範化（Normalization）等技術。 特徵選擇與提取： 介紹如何選擇最相關的特徵，以及如何通過主成分分析（PCA）等方法提取更有用的特徵。 數據劃分： 學習如何將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，以評估模型的泛化能力。 第六章：監督學習算法實踐：綫性迴歸與邏輯迴歸 綫性迴歸： 講解綫性迴歸的原理，並使用Scikit-learn庫實現簡單的綫性迴歸模型，預測連續值。 邏輯迴歸： 闡述邏輯迴歸的原理，用於二分類問題，並通過代碼實現一個簡單的邏輯迴歸分類器。 模型評估： 學習評估迴歸模型（如均方誤差MSE、R²分數）和分類模型（如準確率Accuracy、精確率Precision、召迴率Recall、F1分數、混淆矩陣）的常用指標。 第七章：監督學習算法實踐：決策樹與支持嚮量機 決策樹： 理解決策樹的構建過程，包括信息增益和基尼不純度，並實現基於決策樹的分類和迴歸模型。 支持嚮量機（SVM）： 講解SVM的核技巧（Kernel Trick）和其在分類問題中的強大能力，實現SVM分類器。 集成學習： 介紹隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等集成學習方法，以及它們如何提高模型的魯棒性和準確性。 第八章：無監督學習算法實踐：K-Means聚類與PCA降維 K-Means聚類： 詳細講解K-Means算法的原理，並通過代碼實現對數據集進行聚類，發現隱藏的模式。 主成分分析（PCA）： 學習PCA的降維原理，並使用Scikit-learn實現PCA，減少數據維度，提高模型效率。 第三部分：深度學習的核心概念與實戰 本部分將帶您進入激動人心的深度學習世界，理解神經網絡的工作原理，並使用強大的深度學習框架構建和訓練復雜的模型。 第九章：神經網絡的誕生：感知機與多層感知機 感知機： 從最基本的神經元模型——感知機開始，理解其工作原理和局限性。 激活函數： 介紹Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數的概念和作用，它們是如何引入非綫性的。 多層感知機（MLP）： 構建和理解多層感知機的結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層，以及它們之間的連接。 前嚮傳播與反嚮傳播： 深入理解神經網絡是如何進行信息傳遞（前嚮傳播）和如何根據誤差調整參數（反嚮傳播）的。 第十章：深度學習框架入門：TensorFlow與Keras TensorFlow簡介： 介紹Google開發的強大的深度學習框架TensorFlow，瞭解其計算圖和張量（Tensor）的概念。 Keras：用戶友好的API： 學習使用Keras，這是一個運行在TensorFlow之上的高級API，極大地簡化瞭神經網絡的構建過程。 模型構建：Sequential API與Functional API： 掌握使用Keras構建神經網絡模型的兩種主要方式。 編譯與訓練： 學習如何配置損失函數（Loss Function）、優化器（Optimizer）和評估指標，並執行模型的訓練。 第十一章：捲積神經網絡（CNN）：圖像識彆的革命 CNN的誕生背景： 理解CNN為何能在大規模圖像識彆任務中取得巨大成功。 捲積層（Convolutional Layer）： 講解捲積操作、捲積核（Filter）、步長（Stride）和填充（Padding）等核心概念。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），以及它們如何減少特徵圖的尺寸。 CNN模型架構： 構建經典的CNN模型，如LeNet-5，並應用於圖像分類任務。 實際案例：手寫數字識彆（MNIST）： 通過MNIST數據集，親手實現一個CNN模型，學習其完整的訓練和評估流程。 第十二章：循環神經網絡（RNN）：序列數據的處理專傢 RNN的原理： 理解RNN如何處理序列數據，以及其“記憶”能力。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 介紹LSTM和GRU，這兩種能夠有效解決RNN“梯度消失”問題的變體。 RNN在自然語言處理中的應用： 講解RNN在文本生成、情感分析、機器翻譯等NLP任務中的應用。 實際案例：文本分類： 使用RNN模型實現一個簡單的文本分類器。 第十三章：深度學習模型的調優與優化 超參數調優： 學習如何調整學習率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、網絡層數、節點數等超參數。 正則化技術： 掌握Dropout、L1/L2正則化等技術，防止模型過擬閤。 優化器： 深入瞭解Adam、RMSprop等先進優化器的原理。 遷移學習（Transfer Learning）： 學習如何利用預訓練模型，加速模型訓練並提高性能。 第四部分：AI與深度學習的應用拓展 本部分將引導讀者將所學知識應用於更廣泛的AI領域，並探討AI的未來發展方嚮。 第十四章：計算機視覺進階：目標檢測與圖像分割 目標檢測： 介紹YOLO、SSD等目標檢測算法，實現識彆圖像中的多個對象並框齣其位置。 圖像分割： 講解U-Net等圖像分割技術，實現像素級彆的圖像理解。 第十五章：自然語言處理進階：Transformer與預訓練模型 Attention機製： 理解Attention機製的重要性，它是Transformer模型的關鍵。 Transformer模型： 深入講解Transformer的Encoder-Decoder架構。 預訓練模型（BERT、GPT）： 介紹BERT、GPT等強大的預訓練語言模型，以及如何利用它們進行各種NLP任務。 第十六章：AI項目的落地與部署 項目流程： 從需求分析到模型部署，梳理一個完整的AI項目開發流程。 模型部署： 介紹將訓練好的模型部署到Web應用、移動端等不同平颱的技術。 AI倫理與責任： 再次強調AI開發中的倫理考量和負責任的AI實踐。 結語 本書的旅程即將結束，但您的AI探索之路纔剛剛開始。我們鼓勵您繼續深入學習，關注AI領域的最新進展，並勇於將所學知識應用於實際問題。人工智能的未來充滿無限可能，而您，將是創造這個未來的重要力量。 緻謝 感謝所有為人工智能和深度學習領域做齣貢獻的科學傢、工程師和愛好者，是他們的智慧與努力，纔有瞭今天的技術成就。 附錄 常用AI術語錶 Python代碼開發環境推薦 更多學習資源推薦 本書特色： 循序漸進： 從基礎概念到高級模型，邏輯清晰，易於理解。 實戰導嚮： 大量代碼示例，讓您親手實踐，掌握核心技術。 前沿內容： 涵蓋最新的AI和深度學習技術。 案例豐富： 結閤實際應用場景，增強學習的趣味性和實用性。 通俗易懂： 避免晦澀的數學公式，側重原理和實踐。 閱讀本書，您將能夠： 深刻理解人工智能和深度學習的核心概念。 熟練使用Python及其相關庫進行AI開發。 獨立構建、訓練和評估各種機器學習和深度學習模型。 將AI技術應用於圖像識彆、自然語言處理等實際問題。 掌握AI項目開發的完整流程。 立即開始您的AI學習之旅，本書將是您不可或缺的伴侶！

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在行文中流露齣的那種嚴謹求實的態度，也深深地感染瞭我。它不僅僅是知識的羅列，更像是一份帶著作者心血和思考的編程指南。在探討某些新興或存在爭議的優化器和激活函數時，作者並沒有簡單地站隊，而是客觀地分析瞭它們的優缺點以及適用的場景，這體現瞭作者深厚的專業素養和不偏不倚的研究態度。這種中立且深入的分析，幫助我建立瞭批判性思維，而不是盲目追逐最新的“網紅”技術。我體會到，真正的深度學習能力，不在於掌握瞭多少花哨的框架API，而在於能夠根據具體問題，選擇並理解最適閤的模型和訓練策略。這本書無疑為我提供瞭理解這些底層邏輯的堅實基石，讓我對未來在AI領域的探索充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

真正讓我感到驚喜的是它在項目實戰環節的處理。很多教程在講解完基礎模型後就戛然而止，留給讀者的是一片迷茫——“我學瞭這些，該用在哪裏呢？”這本書則在這方麵錶現齣瞭極強的實戰導嚮性。它設計瞭好幾個貼近工業界的應用案例，比如情感分析、簡單的推薦係統構建等等，每一步的流程都清晰可見：數據獲取、預處理、模型選擇、訓練、評估，最後到部署的初步設想。這種全流程的覆蓋，讓我真切地體會到瞭一個完整機器學習項目是如何從零開始構建起來的。特彆值得稱贊的是，它對數據預處理的環節給予瞭足夠的重視，很多初學者都會忽略數據清洗和特徵工程的重要性，但這本書用實踐證明瞭，原始數據輸入模型前的工作，往往比模型本身的設計更耗費心力，也更決定成敗。這方麵的經驗分享，絕對是書本價值的極大體現。

評分☆☆☆☆☆

從排版和可讀性上來說，這本書的設計團隊也下瞭不少功夫。厚厚的篇幅中，內容布局疏密有緻，圖錶的使用恰到好處，既沒有過於擁擠的文字段落，也沒有為瞭美觀而濫用復雜的示意圖。清晰的章節劃分和豐富的索引，讓我在迴顧特定知識點時，能夠迅速定位到相關內容，極大地提高瞭查閱效率。在某些關鍵概念的闡述上，作者還會用加粗或者斜體的形式進行強調，這種細微的處理，讓我在閱讀時能夠更好地抓住重點。雖然內容深度涵蓋瞭從入門到進階的不少知識點，但整體的閱讀體驗非常流暢，沒有那種“硬啃”的感覺。對於一個希望將這本書作為長期參考手冊而不是一次性讀物的學習者來說，這種優秀的物理呈現和邏輯編排，是確保我能持續翻閱下去的重要動力。

評分☆☆☆☆☆

這本厚實的書拿在手裏就感覺沉甸甸的，封麵設計得非常直觀，那種簡潔中透露齣專業感的設計，一下子就吸引瞭我這個對深度學習充滿好奇的新手。我之前斷斷續續看過一些網絡上的教程和零散的資料，但總感覺不成體係，知識點散落在各個角落，學習起來效率很低，而且很多時候遇到報錯也不知道該如何下手解決。這本書給我的感覺就是“大而全”，它不像某些教材那樣隻停留在理論層麵，而是非常注重實操，從最基礎的Python環境搭建開始，一步步引導讀者進入復雜的神經網絡世界。我尤其欣賞作者在講解每一個算法時，都會穿插一些實際的應用場景和案例分析，這讓我覺得我學的不再是枯燥的代碼，而是真正能解決問題的工具。比如，它對捲積神經網絡（CNN）的講解，從濾波器的原理到多層堆疊的邏輯，都剖析得極其透徹，即便是初次接觸圖像處理的我，也能大緻跟上思路。而且書中對各種參數調整的敏感性也有涉及，這點對於想要調優模型的學習者來說，是無價的經驗。

評分☆☆☆☆☆

讀完前三分之一的內容後，我最大的感受是作者對“循序漸進”這四個字的理解非常到位。很多技術書籍上來就堆砌晦澀的數學公式，讓人望而卻步，但這本書的敘事方式非常平易近人。它像是老前輩在手把手教導一個學徒，先讓你熟悉工具，理解基本概念，再慢慢引入更復雜的結構。例如，它在引入反嚮傳播算法時，並沒有直接給齣那個令人頭疼的鏈式法則的復雜推導，而是先用一個非常簡化的例子，通過直觀的梯度下降過程來建立直覺認識，然後再逐步引入必要的數學工具。這種教學策略極大地降低瞭我的心理門檻，讓我能夠保持學習的積極性。另外，書中對於代碼的組織和注釋也做得非常齣色，每一個代碼塊都有明確的功能說明，這使得我可以在照著敲代碼的同時，清晰地理解每一行代碼背後的意圖，而不是單純地復製粘貼。這種注重理解而非死記硬背的教學方式，對於建立紮實的學習基礎至關重要。