标签分类 热门分类
当前位置:首页 > 程序设计电子书 > 机器学习电子书网盘下载
Python神经网络编程 Python神经网络编程
alwaystiys

alwaystiys 提供上传

资源
20
粉丝
25
喜欢
654
评论
10

    Python神经网络编程 PDF 高质量完整版

    机器学习电子书
    • 发布时间:

    给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于Python神经网络、Python编程方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小11.5 MB,塔里克·拉希德编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.3,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

  • Python神经网络编程 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1pKACn92fMmMkdzhVPU8mv
  • 分享码:91u2
  • Python神经网络编程

    Python神经网络编程 电子书封面

    读者评价

    之前有一个新闻说,中小学以后要开展人工智能教学,结果很多人来嘲讽。我就想起来虽然我大四的时候才第一次用C++去自己写BP-ANN的代码,其大致原理和概念我中学的时候就已经熟悉了。其实九十年代以来,有很多期刊、学位论文、教材、手册等出版物上都会有这方面的概念性介绍,很难不注意到。
    我毕竟不是应用数学或计算机类的,之前我对这种最简单的ANN的印象就是一种什么工作都可以掺和一下,效果可能很好也可能很差的黑箱模型,十多年前已经过时(起码也得来个SVM啊!)但最近因为深度学习又再次走红的工具。Make Your Own Neural Network这本书对我显然是过于简单了,但我居然从每一部分都学到了非常多的新的东西,它让我对ANN的认识整个提升了一个层次。
    这本书最让人惊讶的一部分就是模型优化部分了。本来我以为是一个玩具代码,没想到其表现真正达到了工业级别。优化后对手写数字的识别率逼近98%,而它仅仅是一个三层的全连接的最朴素的BP-ANN!
    作者把这本书写的非常简单,而可以看出来他的功力其实很强。如果你有基本的机器学习知识的话,可以看出他把很多重要的概念展现于极为简单的例子之中。比如XOR问题,超参数,学习率,过拟合,模型容量等等概念,他可能没有明确的说出来,但都有点到。中学生如果能吃透这本书,以后接触和进入真正的机器学习将会非常顺畅。
    作者功力强大的地方还体现在,他把ANN的其实还挺复杂的概念讲得很清楚。值得承认,我之前虽然用过、写过ANN,但我很多公式怎么来的、为什么这么来的都还是糊涂的。这本书的目标读者可是没有微积分和线性代数基础的人士,我感觉至少稍微花点功夫这些人都能把ANN的具体原理和细节弄得非常清楚了。
    最后,作者一定也是科研界老油条,他搭起来模型之后,调教的方法非常学院派,这一段儿我甚至有种读到论文的感觉。这样的内容让中学生看到也是有好处的,他们会建立起来一个有条理的思维方式。
    真是生不逢时,我高中的时候没有(流行)python,没有人开展人工智能的教学,没人写出这么有意思的科普读物,于是错过了很多有趣的东西啊。

    内容介绍

    《Python神经网络编程》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。第一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Raspberry Pi上工作。

    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。

    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 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 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

    上一篇:深入浅出Python机器学习  下一篇:Python机器学习基础教程

    展开 +

    收起 -

    机器学习 相关电子书
    关于机器学习的学习笔记
    网友NO.478642

    PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    本篇文章主要介绍了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧 一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConnection)、权值共享(WeightsSharing)和池化层(Pooling)中的降采样(Down-Sampling)。其中,局部连接和权值共享降低了参数量,使训练复杂度大大下降并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性,池化层降采样则进一步降低了输出参数量并赋予模型对轻度形变的容忍性,提高了模型的泛化能力。可以把卷积层卷积操作理解为用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的过程。 二、代码实现 import tor……

    网友NO.396193

    python机器学习之神经网络实现

    神经网络在机器学习中有很大的应用,甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。 首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论是用最小二乘法(OLS)还是最大似然值(MLE)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候,都会有一个loss function。 而在神经网络里也不例外,也有个类似的loss function。 对回归而言: 对分类而言: 然后同样方法,对于W开始求导,求导为零就可以求出极值来。 关于式子中的W。我们在这里以三层的神经网络为例。先介绍一下神经网络的相关参数。 第一层是输入层,第二层是隐藏层,第三层是输出层。 在X1,X2经过W1的加权后,达到隐藏层,然后经过W2的加权,到达输出层 其中, 我们有: 至此,我们建立了一个初级的三层神经网络。 当我们要求其的loss function最小时,我们需要逆向来求,也就是所谓的backpropagation。 我们要分别对W1和W2进行求导,然后求出其极值。 从右手边开始逆推,首先对W2进行求导。 代入损失函数公式: 然后,我们进行化简: 化简到这里,我们同理再对W1进行求导。 我们可以发现当我们在做bp网络时候,有一个逆推回去的误差项,其决定了loss function 的最终大小。 在实……

    网友NO.983063

    Tensorflow卷积神经网络实例

    CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像,进行卷积变化后再传到后面的网络,每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征,比如不同方向的边或者拐角,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。 一般的卷积神经网络由多个卷积层构成,每个卷积层中通常会进行如下几个操作: 图像通过多个不同的卷积核的滤波,并加偏置(bias),特取出局部特征,每个卷积核会映射出一个新的2D图像。 将前面卷积核的滤波输出结果,进行非线性的激活函数处理。目前最常见的是使用ReLU函数,而以前Sigmoid函数用得比较多。 对激活函数的结果再进行池化操作(即降采样,比如将2*2的图片将为1*1的图片),目前一般是使用最大池化,保留最显著的特征,并提升模型的畸变容忍能力。 总结一下,CNN的要点是局部连接(local Connection)、权值共享(Weight Sharing)和池化层(Pooling)中的降采样(Down-Sampling)。 本文将使用Tensorflow实现一个简单的卷积神经网络,使用的数据集是MNIST,网络结构:两个卷积层加一个全连接层。 from tenso……

    网友NO.982391

    Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

    本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一、用法 1). 定义一个三层神经网络: '''示例一'''nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络nn.fit(X,y) # 拟合print(nn.predict(X)) #预测 说明: 输入层节点数目:3 隐藏层节点数目:4 输出层节点数目:2 2).定义一个五层神经网络: '''示例二'''nn = NeuralNetworks([3,5,7,4,2]) # 定义神经网络nn.fit(X,y) # 拟合print(nn.predict(X)) #预测 说明: 输入层节点数目:3 隐藏层1节点数目:5 隐藏层2节点数目:7 隐藏层3节点数目:4 输出层节点数目:2 二、实现 如下实现方式为本人(@hhh5460)原创。 要点: dtype=object import numpy as npclass NeuralNetworks(object): '''''' def __init__(self, n_layers=None, active_type=None, n_iter=10000, error=0.05, alpha=0.5, lamda=0.4): '''搭建神经网络框架''' # 各层节点数目 (向量) self.n = np.array(n_layers) # 'n_layers必须为list类型,如:[3,4,2] 或 n_layers=[3,4,2]' self.size = self.n.size # 层的总数 # 层 (向量) self.z = np.empty(self.size, dtype=object) # 先占位(置空),dtype=object !如下皆然 self.a = np.empty(self.size, dtype=object) self.data_a = np.empty(self.size, dtype=object) # 偏置 (向量) self.b = np.empty(self.size, dtype=object) self.delta_b = np.e……

    网友NO.42937
    网友NO.42937

    神经网络的大的概括就是:给定输入,经过一些处理,得到输出。当不知道具体的运算处理方式时,尝试使用模型来估计其运作方式,在这个过程中可以基于模型输出和已知真实实例之间的比较来得到误差、调整参数。
    常见的神经网络模型包括分类器和预测器。通俗而言,分类器是将已有数据分开;预测是根据给定输入,给出预测的输出。本质上没有太大差别。在分类过程中其实就是要找到线分开各组数据,关键就是确定这条线,也就是确定斜率。在书中给的直线分类器的例子中,就是随机一个斜率,然后用一组组正确的数据来逐步修正这个斜率:
    delt A = E/x,其中A是斜率。但是这样直线的斜率只会取决于最后一个样本而不会顾及到前面的样本。为了改进,每次只要变化delt A 的一部分,这也就是学习率的由来。调节学习率,单一的训练样本就不能主导整个学习过程,也可以减少噪声的影响。复杂的分类器也是这样的思想。
    神经网络,正如名字所示,灵感来自动物的神经元细胞,毕竟大脑真的很神奇。神经元的结构包括树突和轴突,电信号从一端沿着轴突再传到树突,这样就从一个神经元传到另一个神经元。简单说,生物的神经元也是接受电信号输入,再输出另一个电信号。不过生物神经元与简单的线性函数不一样,不能简单的对输入做出反应。可以这样认为,在产生输出之前,输入必须达到一个阈值。直观上,神经元不希望传递微小的噪声信号,而只传递有意识的明显的信号。 我们用激活函数来表达这种方式。

    网友NO.41958
    网友NO.41958

    清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚。讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解。个人感觉是,如果预先有一点点python的知识(比如花几个小时学完这个免费在线课程),会更容易理解这些代码。第三部分篇幅不长,主要是在某些方面略作延伸,意图应该是希望激发读者进一步探究的兴趣。书中的计算和公式偶有小错误,基本都能通过上下文发现,也可以到这个博客搜索勘误。
    目前人工智能,机器学习之类的名词太火热,似乎哪里都能碰到。比如我所在的哲学圈,有时聊着聊着也会有人抛出这些词来,但我觉得多数情况下,无论言者闻者其实都不甚了了。通过阅读本书,多少可以对人工智能的某一小方面有点实质性的了解,庶几不至于让这类讨论完全变成空谈。

    Copyright 2018-2020 xz577.com 码农之家

    电子书资源由网友、会员提供上传,本站记录提供者的基本信息及资源来路

    鸣谢: “ 码小辫 ” 公众号提供回调API服务、“ 脚本CDN ”提供网站加速(本站寻求更多赞助支持)

    版权投诉 / 书籍推广 / 赞助:520161757@qq.com

    上传资源(网友、会员均可提供)

    查看最新会员资料及资源信息