Python 神经网络编程

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Python 神经网络编程

2019 年 2 月 27 日 人工智能头条

《Python 神经网络编程》

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。

第二部分是实践，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。

第三部分是扩展，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。

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神经网络

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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。