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《Python神经网络编程》电子书封面

Python神经网络编程

  • 发布时间:2019年11月28日 15:10:05
  • 作者:塔里克·拉希德
  • 大小:11.5 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高质量完整版
  • 评分:8.6

    Python神经网络编程 PDF 高质量完整版

      给大家带来的一篇关于Python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:9.5。

      内容介绍

      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

      学习笔记

      神经网络理论基础及Python实现详解

      一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成:输出层、隐藏层、输出层,每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的,输入层只有一层,输出层也只有一层; 除去输入层之外,隐藏层和输出层的层数和为n,则该神经网络称为n层神经网络,如下图为2层的神经网络; 一层中加权求和,根据非线性方程进行转化输出;理论上,如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,可以模拟出任何方程; 二、设计神经网络结构 使用神经网络之前,必须要确定神经网络的层数,以及每层单元的个数; 为了……

      TensorFlow平台下Python实现神经网络

      本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集,解决二分类问题。 下面我们首先说一下,训练神经网络的一般过程: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及反向传播优化的算法 3.生成会话(Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 要记住的一点是,无论神经网络的结构如何变化,以上三个步骤是不会改变的。 完整代码如下: import tensorflow as tf #导入TensorFlow工具包并简称为tf from numpy.random import RandomState #导入numpy工具包,生成模拟数据集 batch_size = 8 #定义训练数据batch的大小 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1)) w2 = tf.Va……

      python实现神经网络感知器算法

      现在我们用python代码实现感知器算法。 # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npclass Perceptron(object): """ eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_:神经分叉权重向量 errors_:用于记录神经元判断出错次数 """ def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass def fit(self, X, y): """ 输入训练数据培训神经元 X:神经元输入样本向量 y: 对应样本分类 X:shape[n_samples,n_features] x:[[1,2,3],[4,5,6]] n_samples = 2 元素个数 n_features = 3 子向量元素个数 y:[1,-1] 初始化权重向量为0 加一是因为前面算法提到的w0,也就是步调函数阈值 """ self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1]) self.errors_ = [] for _ in range(self.n_iter): errors = 0 """ zip(X,y) = [[1,2,3,1],[4,5,6,-1]]……

      Python实现的三层BP神经网络算法示例

      本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示: 运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 import mathimport randomimport stringrandom.seed(0)# 生成区间[a, b)内的随机数def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a# 生成大小 I*J 的矩阵,默认零矩阵 (当然,亦可用 NumPy 提速)def makeMatrix(I, J, fill=0.0): m = [] for i in range(I): m.append([fill]*J) return m# 函数 sigmoid,这里采用 tanh,……

      神经网络python源码分享

      神经网络的逻辑应该都是熟知的了,在这里想说明一下交叉验证 交叉验证方法: 看图大概就能理解了,大致就是先将数据集分成K份,对这K份中每一份都取不一样的比例数据进行训练和测试。得出K个误差,将这K个误差平均得到最终误差 这第一个部分是BP神经网络的建立 参数选取参照论文:基于数据挖掘技术的股价指数分析与预测研究_胡林林 import mathimport randomimport tushare as tsimport pandas as pdrandom.seed(0)def getData(id,start,end): df = ts.get_hist_data(id,start,end) DATA=pd.DataFrame(columns=['rate1', 'rate2','rate3','pos1','pos2','pos3','amt1','amt2','amt3','MA20','MA5','r']) P1 = pd.DataFrame(columns=['high','low','close','open','volume']) DATA2=pd.DataFrame(column……

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      读者留言
      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。

      龙煜祺

      龙煜祺 提供上传

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