深度神经网络简介及python示例_PYTHON神经网络编程+Python与机器学习实战深度学习人工智能机器学习入门教程书籍...

《PYTHON神经网络编程》

当前&＃xff0c;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&＃xff0c;然而&＃xff0c;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&＃xff0c;一步一步揭示了神经网络的数学思想&＃xff0c;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——从一个很好简单的想法开始&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;训练它识别手写数字&＃xff0c;甚至可以与专业的神经网络相媲美。 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&＃xff0c;尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。

《PYTHON神经网络编程》

本书首先从简单的思路着手&＃xff0c;详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。靠前部分介绍基本的思路&＃xff0c;包括神经网络底层的数学知识&＃xff0c;第2部分是实践&＃xff0c;介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法&＃xff0c;从而逐渐使用该语言构建神经网络&＃xff0c;以能够识别人类手写的字母&＃xff0c;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&＃xff0c;介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级&＃xff0c;甚至让其在Raspberry Pi上工作。

《Python与机器学习实战》

Python与机器学习这一话题是如此的宽广&＃xff0c;仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面&＃xff0c;甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言&＃xff0c;其领域就包括但不限于如下&＃xff1a;有监督学习(Supervised Learning)&＃xff0c;无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类&＃xff1a;分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库&＃xff0c;但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节&＃xff0c;以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充&＃xff0c;本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。本书适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者&＃xff0c;想知道如何高效实现机器的算法的程序员&＃xff0c;以及想了解机器学习的算法能如何进行应用的职员、经理等。

《PYTHON神经网络编程》

第 1 章  神经网络如何工作001 1.1  尺有所短&＃xff0c;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&＃xff0c;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 &＃61; 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&＃xff1a;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与机器学习实战》

何宇健&＃xff0c;毕业于北京大学数学系&＃xff0c;有多年Python开发经验&＃xff0c;曾用Python开发过多款有意思的软件。对机器学习、神经网络、贝叶斯算法有深入研究。