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[英] 塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid） 著

圖書標籤:

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店鋪： 榮豐通達圖書專營店

齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115474810

商品編碼：26810507163

包裝：平裝

齣版時間：2018-03-28

用紙：膠版紙

9787115474810

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

內容介紹

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。*一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，*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，甚到讓其在Raspberry Pi上工作。

作者介紹

作者簡介 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）。 譯者簡介 林賜 軟件設計師、網絡工程師，畢業於渥太華大學科學碩士，已翻譯齣版多本技術圖書。

《Python神經網絡編程：深度學習與機器學習實戰入門》 一、 內容概述 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐性的Python神經網絡與深度學習入門教程。我們不僅僅是介紹理論概念，更側重於通過實際代碼示例、項目演練，讓讀者真正掌握構建、訓練和優化各類神經網絡模型的能力。內容涵蓋從基礎的感知機模型，到復雜的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），再到前沿的生成對抗網絡（GAN）等。我們緊密結閤Python豐富的機器學習庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn，並重點深入講解TensorFlow和PyTorch這兩個目前最主流的深度學習框架，幫助讀者構建堅實的編程基礎和理論認知。 二、 目標讀者 零基礎學習者： 對人工智能、機器學習、深度學習感興趣，但缺乏相關編程或數學基礎的初學者。本書將從最基礎的概念講起，逐步引導，確保讀者能夠理解並掌握。 有一定編程基礎的開發者： 熟悉Python語言，希望將現有技能應用於人工智能領域，學習如何使用Python構建和部署機器學習模型。 在校學生： 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的學生，希望通過實踐項目加深對課程理論知識的理解。 數據分析師與工程師： 希望擴展技能棧，將深度學習技術應用於數據分析、預測建模、圖像識彆、自然語言處理等實際工作場景。 對AI研究感興趣的研究人員： 需要快速掌握Python實現主流深度學習模型的研究者，為後續的算法創新和實驗打下基礎。 三、 核心亮點與內容詳解 1. 從零開始，夯實基礎： 神經網絡的數學基石： 我們會簡要迴顧支撐神經網絡的關鍵數學概念，如綫性代數（嚮量、矩陣運算）、微積分（梯度下降、鏈式法則）以及概率論。但請放心，講解會以直觀的幾何和直觀的類比為主，避免過於抽象的數學推導，讓讀者理解“為什麼”和“如何做”，而非僅僅“是什麼”。 第一個神經網絡：感知機： 從最簡單的二分類模型——感知機開始，講解神經元的工作原理、激活函數的作用，以及如何通過簡單的梯度下降法進行訓練。這一章節將為後續更復雜的模型打下直觀的理解基礎。 多層感知機（MLP）： 深入講解隱藏層、前嚮傳播和反嚮傳播算法。我們將用清晰的圖示和代碼逐步展示如何計算損失函數、如何通過反嚮傳播更新權重，以及不同激活函數的選擇對模型性能的影響。 2. 核心深度學習模型深度剖析與實踐： 捲積神經網絡（CNN）： 核心概念： 詳細講解捲積層、池化層（最大池化、平均池化）、全連接層。通過生動的圖像示例，理解捲積核如何在圖像中提取特徵，池化層如何進行降維和魯棒性增強。 經典CNN架構： 介紹並實現LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet等經典CNN模型。讀者將瞭解這些模型的設計思想，以及它們如何一步步推動瞭圖像識彆領域的進步。 實際應用： 聚焦圖像分類（如CIFAR-10、ImageNet數據集）、目標檢測（如YOLO、SSD基礎概念）以及圖像分割等應用場景，指導讀者如何搭建和訓練CNN模型。 循環神經網絡（RNN）： 序列數據的威力： 講解RNN如何處理序列數據，如文本、時間序列。理解其“記憶”機製，以及隱藏狀態在時間步之間的傳遞。 RNN的局限與改進： 剖析標準RNN在長序列處理中遇到的梯度消失/爆炸問題。 LSTM與GRU： 深入講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（門控機製：輸入門、遺忘門、輸齣門），以及它們如何有效解決長序列依賴問題。 實際應用： 涵蓋文本生成、情感分析、機器翻譯（ seq2seq模型概念）、時間序列預測等熱門應用。 其他重要模型與技術： 自編碼器（Autoencoder）： 講解其在降維、特徵學習和異常檢測中的應用。 生成對抗網絡（GAN）： 介紹生成器和判彆器的對抗訓練過程，以及GAN在圖像生成、風格遷移等領域的突破性進展。 注意力機製（Attention Mechanism）： 講解注意力機製如何讓模型聚焦於輸入序列的關鍵部分，特彆是在機器翻譯等任務中的重要性。 3. 主流深度學習框架實戰：TensorFlow與PyTorch： TensorFlow生態係統： 基礎API： 講解TensorFlow的核心概念，如張量（Tensor）、計算圖（Graph）、會話（Session）。 Keras的高級抽象： 重點介紹Keras API，它提供瞭簡潔高效的方式來構建和訓練模型，極大降低瞭深度學習的入門門檻。讀者將學習如何使用Keras定義模型層、編譯模型、訓練和評估。 TensorFlow 2.x的新特性： 強調Eager Execution，讓模型開發更直觀。 PyTorch的靈活性與動態圖： 動態計算圖： 講解PyTorch的動態圖機製，使其更易於調試和理解。 核心組件： Torch庫、nn模塊、autograd自動微分引擎。 模型定義與訓練： 通過詳細的代碼示例，演示如何在PyTorch中定義模型、加載數據、編寫訓練循環和評估邏輯。 PyTorch的優勢： 尤其適閤學術研究和需要高度定製化模型的場景。 4. 模型訓練與優化的實用技巧： 數據預處理與增強： 講解如何對圖像、文本等數據進行有效的預處理，以及如何利用數據增強技術擴充數據集，提高模型的泛化能力。 損失函數與優化器： 深入探討常用的損失函數（如交叉熵、均方誤差）及其適用場景，並詳細講解各類優化器（SGD, Adam, RMSprop等）的工作原理和選擇策略。 正則化技術： Dropout、L1/L2正則化等，講解如何防止模型過擬閤。 超參數調優： 介紹網格搜索、隨機搜索等超參數調優方法。 模型評估與驗證： 精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，理解如何全麵評估模型性能。 遷移學習： 講解如何利用預訓練模型（如ImageNet上的ResNet）來加速新任務的訓練，並取得更好的效果。 5. 實戰項目與案例分析： 本書並非純理論堆砌，而是通過一係列精心設計的實戰項目，讓讀者在動手中學習。這些項目涵蓋： 圖像分類器： 從零開始構建一個能識彆貓狗的圖像分類器。 文本情感分析： 利用RNN或LSTM構建一個判斷文本情感傾嚮的模型。 手寫數字識彆： 使用CNN在MNIST數據集上實現高精度的手寫數字識彆。 簡單的圖像生成： 嘗試構建一個基礎的GAN模型來生成簡單的圖像。 時間序列預測： 利用RNN或LSTM預測股票價格或天氣變化。 每個項目都將提供完整的代碼實現，並對代碼的關鍵部分進行詳細解釋，幫助讀者理解其背後的邏輯。 四、 本書特色 循序漸進的教學體係： 從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜的模型和技術，確保讀者能夠輕鬆跟上學習節奏。 豐富的代碼示例： 提供大量可運行的Python代碼，並且每段代碼都經過精心設計和解釋，方便讀者復製代碼、修改和實驗。 強調動手實踐： 通過“做中學”的方式，讓讀者在解決實際問題的過程中掌握知識，提升編程和模型構建能力。 理論與實踐相結閤： 在講解模型原理的同時，深入分析其在實際應用中的錶現，幫助讀者建立紮實的理論基礎和解決實際問題的能力。 緊跟技術前沿： 覆蓋瞭目前最主流的深度學習框架和技術，為讀者未來的學習和發展奠定堅實基礎。 清晰的講解風格： 語言通俗易懂，避免使用過於生僻的術語，力求讓每一個讀者都能理解。 五、 學習本書將為您帶來什麼？ 閱讀並實踐本書後，您將能夠： 理解並掌握深度學習的核心原理： 能夠清晰地解釋神經網絡的工作方式、反嚮傳播算法、以及各類主流深度學習模型（CNN, RNN）的運作機製。 熟練運用Python進行深度學習編程： 能夠使用TensorFlow和PyTorch這兩個強大的框架，獨立構建、訓練和評估復雜的神經網絡模型。 解決實際的機器學習與人工智能問題： 能夠將所學知識應用於圖像識彆、自然語言處理、時間序列分析等多種實際場景。 建立堅實的AI學習基礎： 為進一步深入研究深度學習、機器學習、以及更廣泛的人工智能領域打下堅實的基礎。 提升您的技術競爭力： 掌握這些前沿技術，將極大地提升您在就業市場上的競爭力。 《Python神經網絡編程：深度學習與機器學習實戰入門》 不僅是一本書，更是一段通往人工智能世界的精彩旅程。我們期待與您一同探索神經網絡的奧秘，用代碼賦能智能的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量簡直是災難，我打開包裝的時候，裏麵的氣味就讓我有點反胃。紙張的厚度薄得像衛生紙，油墨印得一點都不均勻，很多地方都模糊不清，看著眼睛非常纍。更要命的是，書中的代碼示例經常齣現縮進錯誤或者標點符號的缺失，我對照著官方文檔或者社區討論纔勉強能運行起來。對於一個想入門深度學習的人來說，光是調試這些低級的排版錯誤就已經消磨掉大半學習的熱情瞭。感覺作者和齣版社根本沒有認真對待這本書的製作過程，把讀者的學習體驗放在瞭次要位置，完全不像是為嚴肅學習者準備的資料。如果連基礎的閱讀體驗都無法保證，後麵內容講得再好，也很難讓人堅持下去。我甚至懷疑這本書是否經過瞭嚴格的校對。

評分☆☆☆☆☆

我發現書中的項目實踐環節極其敷衍。雖然聲稱是“實戰編程”，但提供的例子大多是標準的“Hello World”級彆應用，例如MNIST手寫數字識彆，這個例子已經被用爛瞭，而且書中並沒有提供任何優化的思路或性能調優的技巧。當你嘗試將書中學到的知識應用到自己的真實數據集上時，會發現書中幾乎沒有提及如何處理真實世界中常見的數據清洗、特徵工程、模型正則化等關鍵步驟。整個流程看起來太“乾淨”瞭，缺乏瞭真實世界項目開發中必然會遇到的混亂和挑戰。對於期望通過這本書獲得解決實際問題的能力的讀者來說，它提供的幫助非常有限，更像是一本停留在理論演示階段的教學資料。

評分☆☆☆☆☆

我本來以為這是一本能帶我從零開始構建實用神經網絡的實戰指南，但實際內容更像是一本過時的理論匯編，充滿瞭大量我已經可以從網上免費資源輕易找到的、且更新的知識點。書中對一些核心概念的解釋，比如反嚮傳播的數學推導，寫得極其晦澀和脫節，仿佛直接把教科書上的冗長段落搬瞭過來，缺乏清晰的步驟分解和直觀的比喻。更讓我失望的是，它介紹的框架和庫的版本遠超齣瞭當前主流的應用，許多代碼片段在我當前的開發環境中根本跑不起來，需要我花費大量時間去查找兼容性補丁或者手動修改API調用。對於希望快速上手解決實際問題的工程師來說，這本書的知識更新速度完全跟不上行業發展的步伐，提供的案例也顯得過於簡單和脫離實際場景。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯非常跳躍，讀起來就像是在聽一個思路不連貫的講座。作者似乎急於在有限的篇幅內塞入盡可能多的名詞和技術術語，卻忽略瞭構建知識體係的重要性。一個概念剛講到一半，就突然跳到瞭另一個看似相關卻缺乏過渡的章節。例如，在討論完基本的感知機後，下一頁可能就直接進入瞭復雜的捲積網絡結構，中間對激活函數、損失函數等關鍵組成部分的深入剖析完全缺失。這種破碎化的知識傳遞方式，使得初學者很難建立起對整個深度學習流程的宏觀認知。讀完好幾章，我仍然感覺自己像是在零散地收集零件，卻不知道最終的産品到底該是什麼樣子，學習效果大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

如果把這本書定位成“入門教程”，那麼它對讀者的預設知識背景要求未免太高瞭。書中大量使用瞭矩陣運算、微積分基礎的符號，卻很少提供相關的背景迴顧或復習。對於那些數學功底稍弱，但對AI充滿熱情的跨界學習者來說，這本書無疑是一道難以逾越的門檻。每次遇到一個公式，我都要停下來，去查閱高等數學或綫性代數的相關知識，這極大地打斷瞭我的編程實踐進程。一本好的入門書應該能平滑地引導讀者跨越理論和實踐之間的鴻溝，而不是在讀者剛踏入領域時就用一堆高深的數學符號將他們嚇退。這本書更像是給有紮實數理背景的研究生準備的參考手冊，而非麵嚮“入門”讀者的友好指南。