Python神经网络编程 深度学习 人工智能系统 机器学习入门教程书籍 Python3.5 神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民邮电

ISBN：9787115474810

商品编码：27590745582

基本信息

商品名称：	Python神经网络编程
作 者：	[英]塔里克·拉希德（Tariq Rashid）
定 价：	69.00
重 量：
ISBN   号：	9787115474810
出  版  社：	人民邮电出版社
开 本：
页 数：
字 数：
装 帧：	平装
出版时间/版次：	2018年4月
印刷时间/印次：	2018年4月

编辑推荐

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，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版多本技术图书。

目录

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

《深度学习的艺术：从理论到实践的全面探索》 一、 引言：智能时代的基石 在飞速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远畅想，而是深刻改变我们生活、工作乃至思维方式的强大力量。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从医疗诊断的突破到金融市场的预测，AI的应用场景日益广泛，其核心驱动力之一便是深度学习。深度学习，作为机器学习的一个重要分支，以其模拟人脑神经网络的强大能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了令人瞩目的成就。 本书《深度学习的艺术：从理论到实践的全面探索》正是为了引领读者深入理解深度学习的奥秘而精心编撰。我们旨在构建一座连接理论与实践的桥梁，让您不仅能够掌握深度学习的核心概念和数学原理，更能亲手构建、训练并部署自己的深度学习模型，真正体会到“深度学习的艺术”所在。本书不局限于任何特定的编程语言或库，而是专注于传授深度学习的普适性知识，使读者在掌握本书内容后，能够灵活运用到各种AI开发场景中。 二、 深度学习概览：洞悉智能的底层逻辑 本书将从深度学习最基础的概念讲起，循序渐进地揭示其强大的运作机制。我们将深入探讨： 神经网络的起源与演进： 从早期的感知机模型，到多层感知机（MLP），再到现代深度神经网络的演变，理解神经网络设计的思想演变。 神经元模型： 详细介绍激活函数（如Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用，理解它们如何为网络引入非线性，以及不同激活函数的优缺点。 前向传播与反向传播： 这是深度学习训练的核心算法。我们将从数学角度剖析梯度下降法的工作原理，以及反向传播如何高效地计算损失函数关于权重的梯度。 损失函数与优化器： 介绍常见的损失函数（如交叉熵、均方误差等），以及梯度下降、Adam、RMSprop等优化算法如何指导模型参数的更新，以最小化损失。 过拟合与欠拟合： 理解模型泛化能力的重要性，以及如何通过正则化（L1, L2）、Dropout、早停等技术来解决过拟合问题，同时探讨如何通过增加模型复杂度或调整训练数据来缓解欠拟合。 三、 经典神经网络架构：构建强大的感知引擎 深度学习的强大能力很大程度上依赖于其精心设计的网络架构。本书将系统介绍几种最经典且应用最广泛的神经网络架构： 卷积神经网络（CNN）： 它们是图像识别领域的王者。我们将深入讲解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及它们如何在图像数据中提取层次化的特征。从LeNet到AlexNet、VGG、ResNet，我们将追溯CNN的经典演进，并讲解其背后的设计哲学。 循环神经网络（RNN）： 它们是处理序列数据的利器，尤其在自然语言处理（NLP）领域大放异彩。我们将介绍RNN的基本结构，以及它们如何通过“记忆”来处理时序信息。进一步，我们将探讨RNN的局限性，并引入更强大的变体： 长短期记忆网络（LSTM）： 解释LSTM如何通过门控机制（遗忘门、输入门、输出门）来解决梯度消失问题，从而捕捉长距离依赖关系。 门控循环单元（GRU）： 介绍GRU作为LSTM的简化版本，如何在保持良好性能的同时，减少计算复杂度。 Transformer模型： 作为近年来NLP领域革命性的架构，Transformer模型以其自注意力机制（Self-Attention）彻底改变了序列建模。我们将详细解析自注意力机制的原理，以及它如何实现并行计算，在机器翻译、文本生成等任务上取得巨大成功。 四、 深度学习的核心技术与应用：解锁智能的无限可能 在掌握了基本的网络架构后，我们将进一步深入到深度学习的核心技术和广泛应用： 数据预处理与增强： 真实世界的数据往往 messy。我们将学习如何对图像、文本等数据进行清洗、归一化、增强，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。 迁移学习（Transfer Learning）： 利用在大规模数据集上预训练好的模型，可以在新任务上快速获得良好性能。我们将讲解迁移学习的原理、常见策略（特征提取、微调）以及如何选择合适的预训练模型。 生成模型： 学习如何构建能够生成新数据的模型，例如： 生成对抗网络（GANs）： 深入理解GANs的生成器与判别器的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 变分自编码器（VAEs）： 学习VAE如何通过学习数据的潜在表示来生成新的数据样本。 强化学习（Reinforcement Learning）： 探索让智能体通过与环境交互来学习最优策略的方法。我们将介绍Q-learning、Policy Gradient等基本算法，以及它们在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 深度学习在不同领域的应用： 计算机视觉： 目标检测（YOLO, Faster R-CNN）、图像分割（U-Net）、人脸识别、图像生成等。 自然语言处理： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成、命名实体识别等。 语音识别与合成： 了解深度学习如何在语音信号处理中发挥作用。 推荐系统： 如何利用深度学习技术构建更精准的个性化推荐。 医疗健康： 辅助诊断、药物发现等。 金融领域： 欺诈检测、风险评估、量化交易等。 五、 实践指南：从代码到部署 理论的深度离不开实践的打磨。本书将在理论讲解的基础上，提供丰富的实践指导，引导读者将所学知识付诸实践： 主流深度学习框架介绍： 虽然本书不局限于特定框架，但我们将简要介绍 TensorFlow, PyTorch 等主流深度学习框架的特点和基本用法，帮助读者快速上手。 构建与训练你的第一个模型： 从数据加载、模型定义、参数设置到训练、评估，一步步指导读者完成一个简单的深度学习项目。 实际项目案例分析： 我们将选取几个典型的深度学习应用场景，如构建一个图片分类器、训练一个文本生成模型等，进行详细的案例分析，让读者在真实场景中学习。 模型部署与优化： 学习如何将训练好的模型部署到实际应用中，并了解模型优化技术，如模型剪枝、量化等，以提高推理速度和降低资源消耗。 数据集的获取与使用： 指导读者如何查找、下载和使用公开数据集，以及如何创建自己的数据集。 六、 学习路线图与未来展望：持续精进的智能之路 深度学习领域日新月异，本书旨在为您提供一个坚实的起点和清晰的学习路径。我们将为您规划一个循序渐进的学习路线，并鼓励您保持好奇心，不断探索更前沿的技术。 持续学习的重要性： 深度学习的发展速度非常快，新的论文、新的模型层出不穷。我们将强调持续学习、阅读最新文献、参与社区讨论的重要性。 研究方向与前沿探索： 简要介绍当前深度学习的一些热门研究方向，如可解释性AI、联邦学习、图神经网络、自监督学习等，为您的进一步深入学习指明方向。 伦理与社会影响： 随着AI技术的飞速发展，我们也必须关注其潜在的伦理和社会影响，如偏见、隐私、就业等问题。本书将引导读者思考这些重要议题。 七、 结语 《深度学习的艺术：从理论到实践的全面探索》是一本面向所有希望深入理解人工智能核心驱动力——深度学习的读者的书籍。无论您是计算机科学专业的学生、数据科学家、软件工程师，还是对AI充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一条清晰、系统、富有实践价值的学习之路。我们相信，通过本书的学习，您将能够不仅理解深度学习的“是什么”，更能掌握深度学习的“怎么做”，并最终能够创造出属于您自己的智能应用。让我们一起踏上这段激动人心的深度学习探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本《Python神经网络编程 深度学习 人工智能系统 机器学习入门教程书籍 Python3.5 神经网络》绝对是我近期阅读过的最具有启发性的一本书籍了。虽然它号称是入门教程，但其内容深度和广度都远超我的预期。我一直对人工智能领域充满兴趣，也尝试过阅读一些其他相关的书籍，但很多都过于理论化，读起来枯燥乏味，而且往往需要很强的数学基础。然而，这本书的切入点非常巧妙，它结合了Python的强大功能，将抽象的深度学习概念变得触手可及。书中对各种神经网络架构的介绍，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，都进行了非常细致的阐述，并配以清晰的图解，让我能直观地理解它们的工作原理和适用场景。尤其值得称赞的是，作者在讲解过程中，并没有回避技术细节，而是用一种循序渐进的方式，引导读者去理解背后的数学原理，并且是如何映射到代码实现的。我之前对反向传播算法一直感到困惑，通过这本书的讲解，我终于理解了它是如何工作的，以及在模型训练中的关键作用。这本书不仅教会了我“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我对机器学习有了更深层次的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解人工智能系统的构建方面，给了我很多新的视角。之前我对人工智能的认识，可能还停留在一些科幻电影的层面，觉得它是一个非常神秘和遥不可及的技术。但是，通过阅读《Python神经网络编程 深度学习 人工智能系统 机器学习入门教程书籍 Python3.5 神经网络》，我逐渐认识到，人工智能系统其实是由一个个相互关联、相互作用的模块组成的，而神经网络则是构建这些系统的重要基石。书中对不同类型的神经网络，以及它们在实际应用中的结合方式，都进行了深入的探讨。我印象深刻的是，作者并没有孤立地讲解神经网络，而是将其置于整个AI系统的框架下进行分析，这让我能够更好地理解各个组件之间的配合关系。此外，书中关于数据预处理、模型评估等方面的讲解，也让我认识到，构建一个成功的AI系统，不仅仅是搭建一个复杂的神经网络，还需要对数据进行精心的处理，并对模型的性能进行准确的评估。这本书让我对人工智能的理解，从“是什么”上升到了“怎么做”，并且“为什么这样做”，为我未来的学习和实践打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《Python神经网络编程 深度学习 人工智能系统 机器学习入门教程书籍 Python3.5 神经网络》在实践性方面做得相当出色。作为一名初学者，我最担心的就是理论知识过于晦涩，而实际操作却无从下手。但这本书恰恰解决了我的痛点。它以Python 3.5为开发环境，提供了大量可运行的代码示例，并且这些示例都围绕着实际的应用场景展开，例如图像识别、文本分类等。我跟随书中的步骤，一步步地搭建模型、训练数据、评估效果，整个过程非常流畅，几乎没有遇到什么难以解决的问题。更重要的是，作者并没有仅仅停留在“复制粘贴”代码的层面，而是对每一个代码块都进行了详尽的解释，让我明白每一行代码的作用，以及它在整个模型中的地位。我甚至可以根据自己的想法，对代码进行一些小小的修改，观察模型表现出的不同。这种动手实践的机会，极大地增强了我学习的信心和兴趣。这本书就像一个亲切的导师，手把手地教我如何将理论转化为实际，让我能够真正地“玩转”神经网络。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常有逻辑性。从最基础的“什么是神经网络”开始，逐步深入到更复杂的概念，比如梯度下降、反向传播、正则化等等。作者没有一次性抛出大量信息，而是采用了一种“循序渐进”的方式，确保读者能够消化吸收。我认为这一点对于初学者来说至关重要。我喜欢它在讲解每一个新概念时，都会先给出直观的解释，然后再引入数学公式和代码实现。这种多角度的讲解方式，让不同背景的读者都能找到适合自己的理解路径。而且，书中提供的Python 3.5代码，与讲解的内容紧密结合，几乎每一个概念都有对应的代码示例，这让我在学习过程中能够随时验证自己的理解，并获得即时的反馈。我特别喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的章节，作者用生动形象的比喻解释了这两个常见的问题，并且给出了有效的解决方法，这对我日后在实际项目中调试模型非常有帮助。总的来说，这本书为我构建了一个坚实的深度学习基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太棒了！我之前对深度学习一窍不通，感觉它就像一个遥不可及的黑科技。但是，当我拿到这本《Python神经网络编程 深度学习 人工智能系统 机器学习入门教程书籍 Python3.5 神经网络》之后，我简直是打开了新世界的大门。作者的讲解方式非常深入浅出，从最基础的神经网络原理讲起，一步步地构建起复杂的模型。最让我惊喜的是，它并没有直接丢给你一堆公式和代码，而是通过大量的图示和直观的比喻，让你真正理解每一个概念的内涵。比如，书中关于激活函数的部分，用一个生动的类比就讲清楚了它们的作用，我以前死记硬背那些公式，完全搞不懂意义，现在却是豁然开朗。而且，作者还非常贴心地提供了Python 3.5的代码示例，并且解释得非常详细，每一个参数、每一个函数的用途都交代得清清楚楚。我跟着书中的例子敲代码，一边看一边运行，很快就有了成就感。我甚至尝试着修改了一些参数，看看会有什么不同，也得到了很有趣的结果。这本书就像一个经验丰富的向导，带领我在机器学习的丛林中探索，让我不再感到迷茫和恐惧。我迫不及待地想继续深入学习，用它来构建更强大的AI系统。