每周一书《Python神经网络编程》分享

内容简介

神经网络是一种模拟人脑的神经网络,以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。

全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。

本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考,也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

每周一书《Python神经网络编程》分享

作者简介

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。他常年活跃於伦敦的技术领域,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。

编辑推荐

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,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!——亚马逊美国的一位读者 如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话,这应该是你的一本入门书。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

这是一本优 秀的入门图书,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

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