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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：26936163726

包装：平装

套装数量：1

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

 

 

内容简介

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。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R

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 

aspberry Pi上工作。

 

    

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 

《Python人工智能与深度学习实践指南》 内容简介 本书是一本深入浅出的Python人工智能与深度学习实践指南，旨在为读者提供一个全面、系统且易于理解的学习路径，帮助您从零开始掌握人工智能和深度学习的核心概念、关键技术以及实际应用。本书强调理论与实践相结合，通过大量生动的案例和代码示例，引导读者亲手构建和训练各种先进的AI模型，从而培养解决实际问题的能力。 前言 人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界，从智能助手到自动驾驶，从个性化推荐到医疗诊断，AI技术的触角无处不在。而深度学习作为AI领域最具革命性的分支，更是推动了这一变革的加速。如果您对AI充满好奇，渴望掌握这项前沿技术，本书将是您的理想起点。 我们深知，学习一门新的技术可能充满挑战。因此，本书的设计初衷便是以最清晰、最直观的方式呈现AI和深度学习的知识体系。我们避免了枯燥的数学推导，而是侧重于核心思想的理解和实际操作的掌握。通过Python这一强大的编程语言，您将能够轻松地实现复杂的AI算法，并感受到技术带来的巨大魅力。 本书的目标读者是所有对AI和深度学习感兴趣的人，无论您是初学者、学生、软件工程师，还是希望将AI技术应用于自己领域的专业人士。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地踏入AI的广阔天地，开启您的AI创新之旅。 第一部分：人工智能基础与Python入门 在深入探索深度学习之前，我们首先需要建立坚实的人工智能基础，并熟悉Python这一在AI领域应用最为广泛的编程语言。 第一章：人工智能的基石：概念、历史与未来展望 AI的定义与范畴： 我们将从最基本的层面出发，解析人工智能究竟是什么，它包含哪些子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。 AI的演进历程： 回顾AI从诞生至今的辉煌历程，了解不同时期的技术突破和思想流派，理解AI发展的脉络。 AI的伦理与社会影响： 探讨AI技术发展带来的伦理挑战和潜在的社会问题，培养负责任的AI开发者意识。 AI的未来趋势： 展望AI在未来可能的发展方向，激发读者的想象力，理解AI的无限潜力。 第二章：Python编程基础：AI开发的必备语言 Python环境搭建与基础语法： 详细介绍Python的安装、开发环境的配置，以及变量、数据类型、运算符、控制流语句（if-else, for, while）等核心语法。 函数与模块： 学习如何定义和使用函数，理解模块的概念和导入方法，为编写更复杂的程序奠定基础。 数据结构： 深入掌握Python的常用数据结构，如列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），理解它们的特性和应用场景。 文件操作与异常处理： 学习如何读取和写入文件，以及如何优雅地处理程序运行时可能出现的错误。 第三章：AI开发常用Python库：效率与便捷的保障 NumPy：数值计算的基石： 学习NumPy库，这是处理大规模数值数组和矩阵运算的核心工具，掌握其数组操作、数学函数等。 Pandas：数据分析的利器： 介绍Pandas库，用于数据清洗、处理、分析和可视化，理解DataFrame和Series等关键数据结构。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化： 学习使用Matplotlib和Seaborn库，将数据以直观的图表形式呈现，帮助理解数据和模型结果。 第二部分：机器学习核心理论与实践 在掌握了Python基础后，我们将正式进入机器学习的世界，理解其基本原理并动手实现常见的机器学习算法。 第四章：机器学习入门：监督学习、无监督学习与强化学习 机器学习的分类： 区分监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要的机器学习范式，理解它们各自的适用场景。 监督学习： 深入讲解监督学习的概念，包括回归（Regression）和分类（Classification）任务。 无监督学习： 介绍无监督学习，如聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）。 强化学习： 概述强化学习的基本思想，包括智能体、环境、奖励等概念。 第五章：数据预处理与特征工程：模型性能的关键 数据清洗： 学习处理缺失值、异常值、重复值等数据质量问题。 特征缩放： 理解标准差标准化（Standardization）和最小-最大规范化（Normalization）等技术。 特征选择与提取： 介绍如何选择最相关的特征，以及如何通过主成分分析（PCA）等方法提取更有用的特征。 数据划分： 学习如何将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的泛化能力。 第六章：监督学习算法实践：线性回归与逻辑回归 线性回归： 讲解线性回归的原理，并使用Scikit-learn库实现简单的线性回归模型，预测连续值。 逻辑回归： 阐述逻辑回归的原理，用于二分类问题，并通过代码实现一个简单的逻辑回归分类器。 模型评估： 学习评估回归模型（如均方误差MSE、R²分数）和分类模型（如准确率Accuracy、精确率Precision、召回率Recall、F1分数、混淆矩阵）的常用指标。 第七章：监督学习算法实践：决策树与支持向量机 决策树： 理解决策树的构建过程，包括信息增益和基尼不纯度，并实现基于决策树的分类和回归模型。 支持向量机（SVM）： 讲解SVM的核技巧（Kernel Trick）和其在分类问题中的强大能力，实现SVM分类器。 集成学习： 介绍随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）等集成学习方法，以及它们如何提高模型的鲁棒性和准确性。 第八章：无监督学习算法实践：K-Means聚类与PCA降维 K-Means聚类： 详细讲解K-Means算法的原理，并通过代码实现对数据集进行聚类，发现隐藏的模式。 主成分分析（PCA）： 学习PCA的降维原理，并使用Scikit-learn实现PCA，减少数据维度，提高模型效率。 第三部分：深度学习的核心概念与实战 本部分将带您进入激动人心的深度学习世界，理解神经网络的工作原理，并使用强大的深度学习框架构建和训练复杂的模型。 第九章：神经网络的诞生：感知机与多层感知机 感知机： 从最基本的神经元模型——感知机开始，理解其工作原理和局限性。 激活函数： 介绍Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数的概念和作用，它们是如何引入非线性的。 多层感知机（MLP）： 构建和理解多层感知机的结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的连接。 前向传播与反向传播： 深入理解神经网络是如何进行信息传递（前向传播）和如何根据误差调整参数（反向传播）的。 第十章：深度学习框架入门：TensorFlow与Keras TensorFlow简介： 介绍Google开发的强大的深度学习框架TensorFlow，了解其计算图和张量（Tensor）的概念。 Keras：用户友好的API： 学习使用Keras，这是一个运行在TensorFlow之上的高级API，极大地简化了神经网络的构建过程。 模型构建：Sequential API与Functional API： 掌握使用Keras构建神经网络模型的两种主要方式。 编译与训练： 学习如何配置损失函数（Loss Function）、优化器（Optimizer）和评估指标，并执行模型的训练。 第十一章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的革命 CNN的诞生背景： 理解CNN为何能在大规模图像识别任务中取得巨大成功。 卷积层（Convolutional Layer）： 讲解卷积操作、卷积核（Filter）、步长（Stride）和填充（Padding）等核心概念。 池化层（Pooling Layer）： 介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），以及它们如何减少特征图的尺寸。 CNN模型架构： 构建经典的CNN模型，如LeNet-5，并应用于图像分类任务。 实际案例：手写数字识别（MNIST）： 通过MNIST数据集，亲手实现一个CNN模型，学习其完整的训练和评估流程。 第十二章：循环神经网络（RNN）：序列数据的处理专家 RNN的原理： 理解RNN如何处理序列数据，以及其“记忆”能力。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 介绍LSTM和GRU，这两种能够有效解决RNN“梯度消失”问题的变体。 RNN在自然语言处理中的应用： 讲解RNN在文本生成、情感分析、机器翻译等NLP任务中的应用。 实际案例：文本分类： 使用RNN模型实现一个简单的文本分类器。 第十三章：深度学习模型的调优与优化 超参数调优： 学习如何调整学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、网络层数、节点数等超参数。 正则化技术： 掌握Dropout、L1/L2正则化等技术，防止模型过拟合。 优化器： 深入了解Adam、RMSprop等先进优化器的原理。 迁移学习（Transfer Learning）： 学习如何利用预训练模型，加速模型训练并提高性能。 第四部分：AI与深度学习的应用拓展 本部分将引导读者将所学知识应用于更广泛的AI领域，并探讨AI的未来发展方向。 第十四章：计算机视觉进阶：目标检测与图像分割 目标检测： 介绍YOLO、SSD等目标检测算法，实现识别图像中的多个对象并框出其位置。 图像分割： 讲解U-Net等图像分割技术，实现像素级别的图像理解。 第十五章：自然语言处理进阶：Transformer与预训练模型 Attention机制： 理解Attention机制的重要性，它是Transformer模型的关键。 Transformer模型： 深入讲解Transformer的Encoder-Decoder架构。 预训练模型（BERT、GPT）： 介绍BERT、GPT等强大的预训练语言模型，以及如何利用它们进行各种NLP任务。 第十六章：AI项目的落地与部署 项目流程： 从需求分析到模型部署，梳理一个完整的AI项目开发流程。 模型部署： 介绍将训练好的模型部署到Web应用、移动端等不同平台的技术。 AI伦理与责任： 再次强调AI开发中的伦理考量和负责任的AI实践。 结语 本书的旅程即将结束，但您的AI探索之路才刚刚开始。我们鼓励您继续深入学习，关注AI领域的最新进展，并勇于将所学知识应用于实际问题。人工智能的未来充满无限可能，而您，将是创造这个未来的重要力量。 致谢 感谢所有为人工智能和深度学习领域做出贡献的科学家、工程师和爱好者，是他们的智慧与努力，才有了今天的技术成就。 附录 常用AI术语表 Python代码开发环境推荐 更多学习资源推荐 本书特色： 循序渐进： 从基础概念到高级模型，逻辑清晰，易于理解。 实战导向： 大量代码示例，让您亲手实践，掌握核心技术。 前沿内容： 涵盖最新的AI和深度学习技术。 案例丰富： 结合实际应用场景，增强学习的趣味性和实用性。 通俗易懂： 避免晦涩的数学公式，侧重原理和实践。 阅读本书，您将能够： 深刻理解人工智能和深度学习的核心概念。 熟练使用Python及其相关库进行AI开发。 独立构建、训练和评估各种机器学习和深度学习模型。 将AI技术应用于图像识别、自然语言处理等实际问题。 掌握AI项目开发的完整流程。 立即开始您的AI学习之旅，本书将是您不可或缺的伴侣！

评分☆☆☆☆☆

从排版和可读性上来说，这本书的设计团队也下了不少功夫。厚厚的篇幅中，内容布局疏密有致，图表的使用恰到好处，既没有过于拥挤的文字段落，也没有为了美观而滥用复杂的示意图。清晰的章节划分和丰富的索引，让我在回顾特定知识点时，能够迅速定位到相关内容，极大地提高了查阅效率。在某些关键概念的阐述上，作者还会用加粗或者斜体的形式进行强调，这种细微的处理，让我在阅读时能够更好地抓住重点。虽然内容深度涵盖了从入门到进阶的不少知识点，但整体的阅读体验非常流畅，没有那种“硬啃”的感觉。对于一个希望将这本书作为长期参考手册而不是一次性读物的学习者来说，这种优秀的物理呈现和逻辑编排，是确保我能持续翻阅下去的重要动力。

评分☆☆☆☆☆

读完前三分之一的内容后，我最大的感受是作者对“循序渐进”这四个字的理解非常到位。很多技术书籍上来就堆砌晦涩的数学公式，让人望而却步，但这本书的叙事方式非常平易近人。它像是老前辈在手把手教导一个学徒，先让你熟悉工具，理解基本概念，再慢慢引入更复杂的结构。例如，它在引入反向传播算法时，并没有直接给出那个令人头疼的链式法则的复杂推导，而是先用一个非常简化的例子，通过直观的梯度下降过程来建立直觉认识，然后再逐步引入必要的数学工具。这种教学策略极大地降低了我的心理门槛，让我能够保持学习的积极性。另外，书中对于代码的组织和注释也做得非常出色，每一个代码块都有明确的功能说明，这使得我可以在照着敲代码的同时，清晰地理解每一行代码背后的意图，而不是单纯地复制粘贴。这种注重理解而非死记硬背的教学方式，对于建立扎实的学习基础至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在行文中流露出的那种严谨求实的态度，也深深地感染了我。它不仅仅是知识的罗列，更像是一份带着作者心血和思考的编程指南。在探讨某些新兴或存在争议的优化器和激活函数时，作者并没有简单地站队，而是客观地分析了它们的优缺点以及适用的场景，这体现了作者深厚的专业素养和不偏不倚的研究态度。这种中立且深入的分析，帮助我建立了批判性思维，而不是盲目追逐最新的“网红”技术。我体会到，真正的深度学习能力，不在于掌握了多少花哨的框架API，而在于能够根据具体问题，选择并理解最适合的模型和训练策略。这本书无疑为我提供了理解这些底层逻辑的坚实基石，让我对未来在AI领域的探索充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本厚实的书拿在手里就感觉沉甸甸的，封面设计得非常直观，那种简洁中透露出专业感的设计，一下子就吸引了我这个对深度学习充满好奇的新手。我之前断断续续看过一些网络上的教程和零散的资料，但总感觉不成体系，知识点散落在各个角落，学习起来效率很低，而且很多时候遇到报错也不知道该如何下手解决。这本书给我的感觉就是“大而全”，它不像某些教材那样只停留在理论层面，而是非常注重实操，从最基础的Python环境搭建开始，一步步引导读者进入复杂的神经网络世界。我尤其欣赏作者在讲解每一个算法时，都会穿插一些实际的应用场景和案例分析，这让我觉得我学的不再是枯燥的代码，而是真正能解决问题的工具。比如，它对卷积神经网络（CNN）的讲解，从滤波器的原理到多层堆叠的逻辑，都剖析得极其透彻，即便是初次接触图像处理的我，也能大致跟上思路。而且书中对各种参数调整的敏感性也有涉及，这点对于想要调优模型的学习者来说，是无价的经验。

评分☆☆☆☆☆

真正让我感到惊喜的是它在项目实战环节的处理。很多教程在讲解完基础模型后就戛然而止，留给读者的是一片迷茫——“我学了这些，该用在哪里呢？”这本书则在这方面表现出了极强的实战导向性。它设计了好几个贴近工业界的应用案例，比如情感分析、简单的推荐系统构建等等，每一步的流程都清晰可见：数据获取、预处理、模型选择、训练、评估，最后到部署的初步设想。这种全流程的覆盖，让我真切地体会到了一个完整机器学习项目是如何从零开始构建起来的。特别值得称赞的是，它对数据预处理的环节给予了足够的重视，很多初学者都会忽略数据清洗和特征工程的重要性，但这本书用实践证明了，原始数据输入模型前的工作，往往比模型本身的设计更耗费心力，也更决定成败。这方面的经验分享，绝对是书本价值的极大体现。