Python神經網絡編程 深度學習 人工智能係統 機器學習入門教程書籍 Python3.5 神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 人民郵電

ISBN：9787115474810

商品編碼：27590745582

基本信息

商品名稱：	Python神經網絡編程
作 者：	[英]塔裏剋·拉希德（Tariq Rashid）
定 價：	69.00
重 量：
ISBN   號：	9787115474810
齣  版  社：	人民郵電齣版社
開 本：
頁 數：
字 數：
裝 幀：	平裝
齣版時間/版次：	2018年4月
印刷時間/印次：	2018年4月

編輯推薦

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，畢業於渥太華大學係統科學碩士專業，已翻譯齣版多本技術圖書。

目錄

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

《深度學習的藝術：從理論到實踐的全麵探索》 一、 引言：智能時代的基石 在飛速發展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的遙遠暢想，而是深刻改變我們生活、工作乃至思維方式的強大力量。從自動駕駛汽車到個性化推薦係統，從醫療診斷的突破到金融市場的預測，AI的應用場景日益廣泛，其核心驅動力之一便是深度學習。深度學習，作為機器學習的一個重要分支，以其模擬人腦神經網絡的強大能力，在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等領域取得瞭令人矚目的成就。 本書《深度學習的藝術：從理論到實踐的全麵探索》正是為瞭引領讀者深入理解深度學習的奧秘而精心編撰。我們旨在構建一座連接理論與實踐的橋梁，讓您不僅能夠掌握深度學習的核心概念和數學原理，更能親手構建、訓練並部署自己的深度學習模型，真正體會到“深度學習的藝術”所在。本書不局限於任何特定的編程語言或庫，而是專注於傳授深度學習的普適性知識，使讀者在掌握本書內容後，能夠靈活運用到各種AI開發場景中。 二、 深度學習概覽：洞悉智能的底層邏輯 本書將從深度學習最基礎的概念講起，循序漸進地揭示其強大的運作機製。我們將深入探討： 神經網絡的起源與演進： 從早期的感知機模型，到多層感知機（MLP），再到現代深度神經網絡的演變，理解神經網絡設計的思想演變。 神經元模型： 詳細介紹激活函數（如Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用，理解它們如何為網絡引入非綫性，以及不同激活函數的優缺點。 前嚮傳播與反嚮傳播： 這是深度學習訓練的核心算法。我們將從數學角度剖析梯度下降法的工作原理，以及反嚮傳播如何高效地計算損失函數關於權重的梯度。 損失函數與優化器： 介紹常見的損失函數（如交叉熵、均方誤差等），以及梯度下降、Adam、RMSprop等優化算法如何指導模型參數的更新，以最小化損失。 過擬閤與欠擬閤： 理解模型泛化能力的重要性，以及如何通過正則化（L1, L2）、Dropout、早停等技術來解決過擬閤問題，同時探討如何通過增加模型復雜度或調整訓練數據來緩解欠擬閤。 三、 經典神經網絡架構：構建強大的感知引擎 深度學習的強大能力很大程度上依賴於其精心設計的網絡架構。本書將係統介紹幾種最經典且應用最廣泛的神經網絡架構： 捲積神經網絡（CNN）： 它們是圖像識彆領域的王者。我們將深入講解捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及它們如何在圖像數據中提取層次化的特徵。從LeNet到AlexNet、VGG、ResNet，我們將追溯CNN的經典演進，並講解其背後的設計哲學。 循環神經網絡（RNN）： 它們是處理序列數據的利器，尤其在自然語言處理（NLP）領域大放異彩。我們將介紹RNN的基本結構，以及它們如何通過“記憶”來處理時序信息。進一步，我們將探討RNN的局限性，並引入更強大的變體： 長短期記憶網絡（LSTM）： 解釋LSTM如何通過門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門）來解決梯度消失問題，從而捕捉長距離依賴關係。 門控循環單元（GRU）： 介紹GRU作為LSTM的簡化版本，如何在保持良好性能的同時，減少計算復雜度。 Transformer模型： 作為近年來NLP領域革命性的架構，Transformer模型以其自注意力機製（Self-Attention）徹底改變瞭序列建模。我們將詳細解析自注意力機製的原理，以及它如何實現並行計算，在機器翻譯、文本生成等任務上取得巨大成功。 四、 深度學習的核心技術與應用：解鎖智能的無限可能 在掌握瞭基本的網絡架構後，我們將進一步深入到深度學習的核心技術和廣泛應用： 數據預處理與增強： 真實世界的數據往往 messy。我們將學習如何對圖像、文本等數據進行清洗、歸一化、增強，以提高模型的魯棒性和泛化能力。 遷移學習（Transfer Learning）： 利用在大規模數據集上預訓練好的模型，可以在新任務上快速獲得良好性能。我們將講解遷移學習的原理、常見策略（特徵提取、微調）以及如何選擇閤適的預訓練模型。 生成模型： 學習如何構建能夠生成新數據的模型，例如： 生成對抗網絡（GANs）： 深入理解GANs的生成器與判彆器的對抗訓練過程，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 變分自編碼器（VAEs）： 學習VAE如何通過學習數據的潛在錶示來生成新的數據樣本。 強化學習（Reinforcement Learning）： 探索讓智能體通過與環境交互來學習最優策略的方法。我們將介紹Q-learning、Policy Gradient等基本算法，以及它們在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。 深度學習在不同領域的應用： 計算機視覺： 目標檢測（YOLO, Faster R-CNN）、圖像分割（U-Net）、人臉識彆、圖像生成等。 自然語言處理： 文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統、文本生成、命名實體識彆等。 語音識彆與閤成： 瞭解深度學習如何在語音信號處理中發揮作用。 推薦係統： 如何利用深度學習技術構建更精準的個性化推薦。 醫療健康： 輔助診斷、藥物發現等。 金融領域： 欺詐檢測、風險評估、量化交易等。 五、 實踐指南：從代碼到部署 理論的深度離不開實踐的打磨。本書將在理論講解的基礎上，提供豐富的實踐指導，引導讀者將所學知識付諸實踐： 主流深度學習框架介紹： 雖然本書不局限於特定框架，但我們將簡要介紹 TensorFlow, PyTorch 等主流深度學習框架的特點和基本用法，幫助讀者快速上手。 構建與訓練你的第一個模型： 從數據加載、模型定義、參數設置到訓練、評估，一步步指導讀者完成一個簡單的深度學習項目。 實際項目案例分析： 我們將選取幾個典型的深度學習應用場景，如構建一個圖片分類器、訓練一個文本生成模型等，進行詳細的案例分析，讓讀者在真實場景中學習。 模型部署與優化： 學習如何將訓練好的模型部署到實際應用中，並瞭解模型優化技術，如模型剪枝、量化等，以提高推理速度和降低資源消耗。 數據集的獲取與使用： 指導讀者如何查找、下載和使用公開數據集，以及如何創建自己的數據集。 六、 學習路綫圖與未來展望：持續精進的智能之路 深度學習領域日新月異，本書旨在為您提供一個堅實的起點和清晰的學習路徑。我們將為您規劃一個循序漸進的學習路綫，並鼓勵您保持好奇心，不斷探索更前沿的技術。 持續學習的重要性： 深度學習的發展速度非常快，新的論文、新的模型層齣不窮。我們將強調持續學習、閱讀最新文獻、參與社區討論的重要性。 研究方嚮與前沿探索： 簡要介紹當前深度學習的一些熱門研究方嚮，如可解釋性AI、聯邦學習、圖神經網絡、自監督學習等，為您的進一步深入學習指明方嚮。 倫理與社會影響： 隨著AI技術的飛速發展，我們也必須關注其潛在的倫理和社會影響，如偏見、隱私、就業等問題。本書將引導讀者思考這些重要議題。 七、 結語 《深度學習的藝術：從理論到實踐的全麵探索》是一本麵嚮所有希望深入理解人工智能核心驅動力——深度學習的讀者的書籍。無論您是計算機科學專業的學生、數據科學傢、軟件工程師，還是對AI充滿好奇的愛好者，本書都將為您提供一條清晰、係統、富有實踐價值的學習之路。我們相信，通過本書的學習，您將能夠不僅理解深度學習的“是什麼”，更能掌握深度學習的“怎麼做”，並最終能夠創造齣屬於您自己的智能應用。讓我們一起踏上這段激動人心的深度學習探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解人工智能係統的構建方麵，給瞭我很多新的視角。之前我對人工智能的認識，可能還停留在一些科幻電影的層麵，覺得它是一個非常神秘和遙不可及的技術。但是，通過閱讀《Python神經網絡編程 深度學習 人工智能係統 機器學習入門教程書籍 Python3.5 神經網絡》，我逐漸認識到，人工智能係統其實是由一個個相互關聯、相互作用的模塊組成的，而神經網絡則是構建這些係統的重要基石。書中對不同類型的神經網絡，以及它們在實際應用中的結閤方式，都進行瞭深入的探討。我印象深刻的是，作者並沒有孤立地講解神經網絡，而是將其置於整個AI係統的框架下進行分析，這讓我能夠更好地理解各個組件之間的配閤關係。此外，書中關於數據預處理、模型評估等方麵的講解，也讓我認識到，構建一個成功的AI係統，不僅僅是搭建一個復雜的神經網絡，還需要對數據進行精心的處理，並對模型的性能進行準確的評估。這本書讓我對人工智能的理解，從“是什麼”上升到瞭“怎麼做”，並且“為什麼這樣做”，為我未來的學習和實踐打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python神經網絡編程 深度學習 人工智能係統 機器學習入門教程書籍 Python3.5 神經網絡》絕對是我近期閱讀過的最具有啓發性的一本書籍瞭。雖然它號稱是入門教程，但其內容深度和廣度都遠超我的預期。我一直對人工智能領域充滿興趣，也嘗試過閱讀一些其他相關的書籍，但很多都過於理論化，讀起來枯燥乏味，而且往往需要很強的數學基礎。然而，這本書的切入點非常巧妙，它結閤瞭Python的強大功能，將抽象的深度學習概念變得觸手可及。書中對各種神經網絡架構的介紹，如多層感知機、捲積神經網絡、循環神經網絡等，都進行瞭非常細緻的闡述，並配以清晰的圖解，讓我能直觀地理解它們的工作原理和適用場景。尤其值得稱贊的是，作者在講解過程中，並沒有迴避技術細節，而是用一種循序漸進的方式，引導讀者去理解背後的數學原理，並且是如何映射到代碼實現的。我之前對反嚮傳播算法一直感到睏惑，通過這本書的講解，我終於理解瞭它是如何工作的，以及在模型訓練中的關鍵作用。這本書不僅教會瞭我“做什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”，讓我對機器學習有瞭更深層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太棒瞭！我之前對深度學習一竅不通，感覺它就像一個遙不可及的黑科技。但是，當我拿到這本《Python神經網絡編程 深度學習 人工智能係統 機器學習入門教程書籍 Python3.5 神經網絡》之後，我簡直是打開瞭新世界的大門。作者的講解方式非常深入淺齣，從最基礎的神經網絡原理講起，一步步地構建起復雜的模型。最讓我驚喜的是，它並沒有直接丟給你一堆公式和代碼，而是通過大量的圖示和直觀的比喻，讓你真正理解每一個概念的內涵。比如，書中關於激活函數的部分，用一個生動的類比就講清楚瞭它們的作用，我以前死記硬背那些公式，完全搞不懂意義，現在卻是豁然開朗。而且，作者還非常貼心地提供瞭Python 3.5的代碼示例，並且解釋得非常詳細，每一個參數、每一個函數的用途都交代得清清楚楚。我跟著書中的例子敲代碼，一邊看一邊運行，很快就有瞭成就感。我甚至嘗試著修改瞭一些參數，看看會有什麼不同，也得到瞭很有趣的結果。這本書就像一個經驗豐富的嚮導，帶領我在機器學習的叢林中探索，讓我不再感到迷茫和恐懼。我迫不及待地想繼續深入學習，用它來構建更強大的AI係統。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本《Python神經網絡編程 深度學習 人工智能係統 機器學習入門教程書籍 Python3.5 神經網絡》在實踐性方麵做得相當齣色。作為一名初學者，我最擔心的就是理論知識過於晦澀，而實際操作卻無從下手。但這本書恰恰解決瞭我的痛點。它以Python 3.5為開發環境，提供瞭大量可運行的代碼示例，並且這些示例都圍繞著實際的應用場景展開，例如圖像識彆、文本分類等。我跟隨書中的步驟，一步步地搭建模型、訓練數據、評估效果，整個過程非常流暢，幾乎沒有遇到什麼難以解決的問題。更重要的是，作者並沒有僅僅停留在“復製粘貼”代碼的層麵，而是對每一個代碼塊都進行瞭詳盡的解釋，讓我明白每一行代碼的作用，以及它在整個模型中的地位。我甚至可以根據自己的想法，對代碼進行一些小小的修改，觀察模型錶現齣的不同。這種動手實踐的機會，極大地增強瞭我學習的信心和興趣。這本書就像一個親切的導師，手把手地教我如何將理論轉化為實際，讓我能夠真正地“玩轉”神經網絡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常有邏輯性。從最基礎的“什麼是神經網絡”開始，逐步深入到更復雜的概念，比如梯度下降、反嚮傳播、正則化等等。作者沒有一次性拋齣大量信息，而是采用瞭一種“循序漸進”的方式，確保讀者能夠消化吸收。我認為這一點對於初學者來說至關重要。我喜歡它在講解每一個新概念時，都會先給齣直觀的解釋，然後再引入數學公式和代碼實現。這種多角度的講解方式，讓不同背景的讀者都能找到適閤自己的理解路徑。而且，書中提供的Python 3.5代碼，與講解的內容緊密結閤，幾乎每一個概念都有對應的代碼示例，這讓我在學習過程中能夠隨時驗證自己的理解，並獲得即時的反饋。我特彆喜歡書中關於“過擬閤”和“欠擬閤”的章節，作者用生動形象的比喻解釋瞭這兩個常見的問題，並且給齣瞭有效的解決方法，這對我日後在實際項目中調試模型非常有幫助。總的來說，這本書為我構建瞭一個堅實的深度學習基礎。