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[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著

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店铺： 荣丰通达图书专营店

出版社： 人民邮电

ISBN：9787115474810

商品编码：26810507163

包装：平装

出版时间：2018-03-28

用纸：胶版纸

9787115474810

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 

附录B 使用树莓派来工作 186 
 B.1 安装IPython 187 
 B.2 确保各项工作正常进行 193 
 B.3 训练和测试神经网络 194 
 B.4 树莓派成功了 195

内容介绍

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。*一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，*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，甚到让其在Raspberry Pi上工作。

作者介绍

作者简介 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）。 译者简介 林赐 软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学科学硕士，已翻译出版多本技术图书。

《Python神经网络编程：深度学习与机器学习实战入门》 一、 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的Python神经网络与深度学习入门教程。我们不仅仅是介绍理论概念，更侧重于通过实际代码示例、项目演练，让读者真正掌握构建、训练和优化各类神经网络模型的能力。内容涵盖从基础的感知机模型，到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），再到前沿的生成对抗网络（GAN）等。我们紧密结合Python丰富的机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn，并重点深入讲解TensorFlow和PyTorch这两个目前最主流的深度学习框架，帮助读者构建坚实的编程基础和理论认知。 二、 目标读者 零基础学习者： 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣，但缺乏相关编程或数学基础的初学者。本书将从最基础的概念讲起，逐步引导，确保读者能够理解并掌握。 有一定编程基础的开发者： 熟悉Python语言，希望将现有技能应用于人工智能领域，学习如何使用Python构建和部署机器学习模型。 在校学生： 计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业的学生，希望通过实践项目加深对课程理论知识的理解。 数据分析师与工程师： 希望扩展技能栈，将深度学习技术应用于数据分析、预测建模、图像识别、自然语言处理等实际工作场景。 对AI研究感兴趣的研究人员： 需要快速掌握Python实现主流深度学习模型的研究者，为后续的算法创新和实验打下基础。 三、 核心亮点与内容详解 1. 从零开始，夯实基础： 神经网络的数学基石： 我们会简要回顾支撑神经网络的关键数学概念，如线性代数（向量、矩阵运算）、微积分（梯度下降、链式法则）以及概率论。但请放心，讲解会以直观的几何和直观的类比为主，避免过于抽象的数学推导，让读者理解“为什么”和“如何做”，而非仅仅“是什么”。 第一个神经网络：感知机： 从最简单的二分类模型——感知机开始，讲解神经元的工作原理、激活函数的作用，以及如何通过简单的梯度下降法进行训练。这一章节将为后续更复杂的模型打下直观的理解基础。 多层感知机（MLP）： 深入讲解隐藏层、前向传播和反向传播算法。我们将用清晰的图示和代码逐步展示如何计算损失函数、如何通过反向传播更新权重，以及不同激活函数的选择对模型性能的影响。 2. 核心深度学习模型深度剖析与实践： 卷积神经网络（CNN）： 核心概念： 详细讲解卷积层、池化层（最大池化、平均池化）、全连接层。通过生动的图像示例，理解卷积核如何在图像中提取特征，池化层如何进行降维和鲁棒性增强。 经典CNN架构： 介绍并实现LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet等经典CNN模型。读者将了解这些模型的设计思想，以及它们如何一步步推动了图像识别领域的进步。 实际应用： 聚焦图像分类（如CIFAR-10、ImageNet数据集）、目标检测（如YOLO、SSD基础概念）以及图像分割等应用场景，指导读者如何搭建和训练CNN模型。 循环神经网络（RNN）： 序列数据的威力： 讲解RNN如何处理序列数据，如文本、时间序列。理解其“记忆”机制，以及隐藏状态在时间步之间的传递。 RNN的局限与改进： 剖析标准RNN在长序列处理中遇到的梯度消失/爆炸问题。 LSTM与GRU： 深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（门控机制：输入门、遗忘门、输出门），以及它们如何有效解决长序列依赖问题。 实际应用： 涵盖文本生成、情感分析、机器翻译（ seq2seq模型概念）、时间序列预测等热门应用。 其他重要模型与技术： 自编码器（Autoencoder）： 讲解其在降维、特征学习和异常检测中的应用。 生成对抗网络（GAN）： 介绍生成器和判别器的对抗训练过程，以及GAN在图像生成、风格迁移等领域的突破性进展。 注意力机制（Attention Mechanism）： 讲解注意力机制如何让模型聚焦于输入序列的关键部分，特别是在机器翻译等任务中的重要性。 3. 主流深度学习框架实战：TensorFlow与PyTorch： TensorFlow生态系统： 基础API： 讲解TensorFlow的核心概念，如张量（Tensor）、计算图（Graph）、会话（Session）。 Keras的高级抽象： 重点介绍Keras API，它提供了简洁高效的方式来构建和训练模型，极大降低了深度学习的入门门槛。读者将学习如何使用Keras定义模型层、编译模型、训练和评估。 TensorFlow 2.x的新特性： 强调Eager Execution，让模型开发更直观。 PyTorch的灵活性与动态图： 动态计算图： 讲解PyTorch的动态图机制，使其更易于调试和理解。 核心组件： Torch库、nn模块、autograd自动微分引擎。 模型定义与训练： 通过详细的代码示例，演示如何在PyTorch中定义模型、加载数据、编写训练循环和评估逻辑。 PyTorch的优势： 尤其适合学术研究和需要高度定制化模型的场景。 4. 模型训练与优化的实用技巧： 数据预处理与增强： 讲解如何对图像、文本等数据进行有效的预处理，以及如何利用数据增强技术扩充数据集，提高模型的泛化能力。 损失函数与优化器： 深入探讨常用的损失函数（如交叉熵、均方误差）及其适用场景，并详细讲解各类优化器（SGD, Adam, RMSprop等）的工作原理和选择策略。 正则化技术： Dropout、L1/L2正则化等，讲解如何防止模型过拟合。 超参数调优： 介绍网格搜索、随机搜索等超参数调优方法。 模型评估与验证： 精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，理解如何全面评估模型性能。 迁移学习： 讲解如何利用预训练模型（如ImageNet上的ResNet）来加速新任务的训练，并取得更好的效果。 5. 实战项目与案例分析： 本书并非纯理论堆砌，而是通过一系列精心设计的实战项目，让读者在动手中学习。这些项目涵盖： 图像分类器： 从零开始构建一个能识别猫狗的图像分类器。 文本情感分析： 利用RNN或LSTM构建一个判断文本情感倾向的模型。 手写数字识别： 使用CNN在MNIST数据集上实现高精度的手写数字识别。 简单的图像生成： 尝试构建一个基础的GAN模型来生成简单的图像。 时间序列预测： 利用RNN或LSTM预测股票价格或天气变化。 每个项目都将提供完整的代码实现，并对代码的关键部分进行详细解释，帮助读者理解其背后的逻辑。 四、 本书特色 循序渐进的教学体系： 从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的模型和技术，确保读者能够轻松跟上学习节奏。 丰富的代码示例： 提供大量可运行的Python代码，并且每段代码都经过精心设计和解释，方便读者复制代码、修改和实验。 强调动手实践： 通过“做中学”的方式，让读者在解决实际问题的过程中掌握知识，提升编程和模型构建能力。 理论与实践相结合： 在讲解模型原理的同时，深入分析其在实际应用中的表现，帮助读者建立扎实的理论基础和解决实际问题的能力。 紧跟技术前沿： 覆盖了目前最主流的深度学习框架和技术，为读者未来的学习和发展奠定坚实基础。 清晰的讲解风格： 语言通俗易懂，避免使用过于生僻的术语，力求让每一个读者都能理解。 五、 学习本书将为您带来什么？ 阅读并实践本书后，您将能够： 理解并掌握深度学习的核心原理： 能够清晰地解释神经网络的工作方式、反向传播算法、以及各类主流深度学习模型（CNN, RNN）的运作机制。 熟练运用Python进行深度学习编程： 能够使用TensorFlow和PyTorch这两个强大的框架，独立构建、训练和评估复杂的神经网络模型。 解决实际的机器学习与人工智能问题： 能够将所学知识应用于图像识别、自然语言处理、时间序列分析等多种实际场景。 建立坚实的AI学习基础： 为进一步深入研究深度学习、机器学习、以及更广泛的人工智能领域打下坚实的基础。 提升您的技术竞争力： 掌握这些前沿技术，将极大地提升您在就业市场上的竞争力。 《Python神经网络编程：深度学习与机器学习实战入门》 不仅是一本书，更是一段通往人工智能世界的精彩旅程。我们期待与您一同探索神经网络的奥秘，用代码赋能智能的未来！

评分☆☆☆☆☆

我本来以为这是一本能带我从零开始构建实用神经网络的实战指南，但实际内容更像是一本过时的理论汇编，充满了大量我已经可以从网上免费资源轻易找到的、且更新的知识点。书中对一些核心概念的解释，比如反向传播的数学推导，写得极其晦涩和脱节，仿佛直接把教科书上的冗长段落搬了过来，缺乏清晰的步骤分解和直观的比喻。更让我失望的是，它介绍的框架和库的版本远超出了当前主流的应用，许多代码片段在我当前的开发环境中根本跑不起来，需要我花费大量时间去查找兼容性补丁或者手动修改API调用。对于希望快速上手解决实际问题的工程师来说，这本书的知识更新速度完全跟不上行业发展的步伐，提供的案例也显得过于简单和脱离实际场景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑非常跳跃，读起来就像是在听一个思路不连贯的讲座。作者似乎急于在有限的篇幅内塞入尽可能多的名词和技术术语，却忽略了构建知识体系的重要性。一个概念刚讲到一半，就突然跳到了另一个看似相关却缺乏过渡的章节。例如，在讨论完基本的感知机后，下一页可能就直接进入了复杂的卷积网络结构，中间对激活函数、损失函数等关键组成部分的深入剖析完全缺失。这种破碎化的知识传递方式，使得初学者很难建立起对整个深度学习流程的宏观认知。读完好几章，我仍然感觉自己像是在零散地收集零件，却不知道最终的产品到底该是什么样子，学习效果大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

我发现书中的项目实践环节极其敷衍。虽然声称是“实战编程”，但提供的例子大多是标准的“Hello World”级别应用，例如MNIST手写数字识别，这个例子已经被用烂了，而且书中并没有提供任何优化的思路或性能调优的技巧。当你尝试将书中学到的知识应用到自己的真实数据集上时，会发现书中几乎没有提及如何处理真实世界中常见的数据清洗、特征工程、模型正则化等关键步骤。整个流程看起来太“干净”了，缺乏了真实世界项目开发中必然会遇到的混乱和挑战。对于期望通过这本书获得解决实际问题的能力的读者来说，它提供的帮助非常有限，更像是一本停留在理论演示阶段的教学资料。

评分☆☆☆☆☆

如果把这本书定位成“入门教程”，那么它对读者的预设知识背景要求未免太高了。书中大量使用了矩阵运算、微积分基础的符号，却很少提供相关的背景回顾或复习。对于那些数学功底稍弱，但对AI充满热情的跨界学习者来说，这本书无疑是一道难以逾越的门槛。每次遇到一个公式，我都要停下来，去查阅高等数学或线性代数的相关知识，这极大地打断了我的编程实践进程。一本好的入门书应该能平滑地引导读者跨越理论和实践之间的鸿沟，而不是在读者刚踏入领域时就用一堆高深的数学符号将他们吓退。这本书更像是给有扎实数理背景的研究生准备的参考手册，而非面向“入门”读者的友好指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是灾难，我打开包装的时候，里面的气味就让我有点反胃。纸张的厚度薄得像卫生纸，油墨印得一点都不均匀，很多地方都模糊不清，看着眼睛非常累。更要命的是，书中的代码示例经常出现缩进错误或者标点符号的缺失，我对照着官方文档或者社区讨论才勉强能运行起来。对于一个想入门深度学习的人来说，光是调试这些低级的排版错误就已经消磨掉大半学习的热情了。感觉作者和出版社根本没有认真对待这本书的制作过程，把读者的学习体验放在了次要位置，完全不像是为严肃学习者准备的资料。如果连基础的阅读体验都无法保证，后面内容讲得再好，也很难让人坚持下去。我甚至怀疑这本书是否经过了严格的校对。