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100行Python代码,带你优雅地搭建神经网络

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介绍
《Python神经网络编程》是一本零基础友好的经典入门书,作者Tariq Rashid用通俗语言和纯Python代码(仅依赖NumPy),手把手带你从零实现一个能识别手写数字的神经网络。全书弱化复杂公式,强调直观理解和动手实践,特别适合编程新手、转行者或想真正搞懂神经网络工作原理的学生,是通往深度学习之路的绝佳起点。
目录

第一部分:神经网络如何工作

1.1 尺有所短,寸有所长

1.2 一台简单的预测

1.3分类器与预测器并无太大差别 

1.4训练简单的分类 

1.5有时候一个分类器不足以求解问题

1.6神经元——大自然的计算机器

1.7在神经网络中追踪信号 

1.8凭心而论,矩阵乘法大有用途 

1.9使用矩阵乘法的三层神经网络示例

1.10学习来自多个节点的权重 

1.11多个输出节点反向传播误差

1.12反向传播误差到更多层中 

1.13使用矩阵乘法进行反向传播误差 

1.14我们实际上如何更新权重 

1.15权重更新成功范例

1.16准备数据

第二部分:使用Python进行DIY

2.1Python 

2.2 交互式Python = IPython 

2.3 优雅地开始使用Python 

2.4 使用Python制作神经网络 

2.5 手写数字的数据集MNIST 

第三部分:趣味盎然

3.1 自己的手写数字 

3.2 神经网络大脑内部

3.3 创建新的训练数据:旋转图像

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