python神经⽹络编程pdf下载_Python神经⽹络编程PDF⾼质量
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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 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死者长已矣
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
强酸弱碱盐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都美竹和吴亦凡图片
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
关晓彤鹿晗同居B.3　训练和测试神经⽹络 194
B.4　树莓派成功了 195西门子热水器
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
pdf电子书制作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(o
bject): """ 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): a = 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]) s_ = [] 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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