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出版者:CreateSpace Independent Publishing Platform

作者:Tariq Rashid

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2016-3-31

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781530826605

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 神經網絡
• 计算机
• 深度学习
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《揭秘神经网络：从零构建你的智能系统》 想象一下，如果你的计算机能够像人脑一样学习、识别模式、甚至做出预测，那将是怎样一番景象？《揭秘神经网络：从零构建你的智能系统》正是这样一本引人入胜的指南，它将带你踏上一段探索人工智能核心奥秘的旅程，并赋予你亲手构建属于自己神经网络的能力。 本书的目标读者群体广泛，无论是对机器学习充满好奇的初学者，还是希望深入理解神经网络底层原理的开发者，亦或是对人工智能在现实世界中应用前景感到兴奋的学生，都能从中获益。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导和复杂的编程框架，而是选择了一条清晰、直观的学习路径。通过本书，你将一步步了解神经网络的核心概念，掌握构建和训练它们的基本方法，并最终能够运用这些知识解决实际问题。 核心内容概览： 神经网络的基石：感知器与激活函数。 我们将从最基础的神经网络单元——感知器开始，理解它是如何接收输入、进行计算并产生输出的。随后，我们将深入探讨各种激活函数的作用，它们如何为神经网络引入非线性，使其能够模拟更复杂的决策边界，这是实现强大功能的关键。你将学习到Sigmoid、ReLU等常用激活函数的原理和适用场景。 多层感知器的奥秘：隐藏层的力量。 单个感知器功能有限，但将它们串联成多层结构，即多层感知器（MLP），就打开了通往强大模式识别能力的大门。本书将详细阐述隐藏层的作用，它们如何逐步提取输入数据的抽象特征，并最终将这些信息传递给输出层。你将理解为什么多层结构是神经网络如此强大的原因。 学习的艺术：反向传播算法详解。 神经网络并非生而知之，它们的强大之处在于“学习”的能力。本书将以前所未有的清晰度，深入浅出地讲解神经网络的核心学习算法——反向传播（Backpropagation）。你将理解误差是如何从输出层反向传播回输入层，并如何利用这些误差来调整网络中的权重和偏置，从而逐步提高网络的准确性。我们将通过直观的例子来演示这个过程，让你真正掌握如何让网络“学会”。 训练的艺术：梯度下降与优化。 反向传播算法的最终目标是通过优化网络参数来最小化误差。本书将详细介绍梯度下降（Gradient Descent）这一核心优化算法。你将理解它如何根据误差的梯度方向调整权重，以及学习率（Learning Rate）的重要性。我们还将探讨如何选择合适的学习率，并介绍更高级的优化技术，例如动量（Momentum）和Adam优化器，帮助你更高效地训练神经网络。 实践出真知：构建你的第一个神经网络。 理论固然重要，但实践才是检验真理的唯一标准。本书将引导你使用 Python 这一强大而易于上手的编程语言，从零开始编写你的第一个神经网络。你将亲手实现神经网络的各个组件，包括前向传播、反向传播和梯度下降。我们将从一个简单的二分类问题开始，例如识别手写数字，让你快速体验构建和训练神经网络的乐趣。 数据准备与特征工程：模型成功的基石。 神经网络的性能很大程度上取决于输入数据的质量。本书将指导你如何对数据进行预处理，包括归一化、标准化等操作，以确保数据以最佳状态输入到神经网络中。同时，我们还将探讨特征工程的基本概念，理解如何从原始数据中提取出对模型有益的特征，从而提升模型的预测能力。 过拟合与正则化：提升模型的泛化能力。 在训练神经网络的过程中，一个常见的挑战是过拟合（Overfitting），即模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据上表现不佳。本书将深入分析过拟合的原因，并介绍多种有效的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout等，帮助你构建能够良好泛化到新数据的模型。 分类与回归：解决不同类型的问题。 神经网络并非只能解决一类问题。本书将分别探讨神经网络在分类（Classification）和回归（Regression）任务中的应用。你将学习如何设计适合分类任务的输出层和损失函数，以及如何构建能够预测连续值的回归模型。 深度学习的萌芽：卷积神经网络（CNN）初探。 随着对基础神经网络的深入理解，我们将初步触及深度学习的强大力量，特别是卷积神经网络（CNN）。虽然本书的重点在于基础，但我们会简要介绍CNN的核心思想，以及它在图像识别等领域的巨大成功，为你未来深入探索深度学习打下基础。 本书的独特之处： 从零开始，无需预备知识： 我们假设读者没有机器学习或神经网络的背景知识，从最基础的概念讲起，逐步深入。 直观理解，而非死记硬背： 我们注重概念的直观理解，通过大量的图示和类比，帮助你建立起对神经网络工作原理的深刻认识。 代码驱动，动手实践： 每一步讲解都辅以简洁、清晰的 Python 代码示例，鼓励读者动手实践，亲身体验构建和训练神经网络的过程。 聚焦核心，精炼知识： 我们专注于神经网络的核心概念和最重要算法，避免冗余和过于复杂的细节，让你能够快速掌握关键技术。 《揭秘神经网络：从零构建你的智能系统》不仅仅是一本技术书籍，它更是一次启发你创造力的旅程。当你亲手编写出第一个能够识别图像、理解文本的神经网络时，你将深刻体会到人工智能的魅力，并为未来更广阔的应用前景做好准备。现在，让我们一起揭开神经网络的神秘面纱，开启你的智能系统构建之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

阅读背景：Python程序员，数学渣，略微接触过一些传统机器学习的东西（调包为主） 大约两个晚上时间看完这本书，代码实现了一遍，相对而言整本书内容不多，就是一段NN程序。推导也比较简单易懂，能让人很快看懂。 但是不是说没有缺点了，减一星是由于以下原因： 有些符号表示实...  

评分☆☆☆☆☆

阅读背景：Python程序员，数学渣，略微接触过一些传统机器学习的东西（调包为主） 大约两个晚上时间看完这本书，代码实现了一遍，相对而言整本书内容不多，就是一段NN程序。推导也比较简单易懂，能让人很快看懂。 但是不是说没有缺点了，减一星是由于以下原因： 有些符号表示实...  

评分☆☆☆☆☆

先说结论，强烈推荐！ 全书主要内容分为两部分：神经网络的理论基础和python编程实践。其实英文名《 Make Your Own Neural Network》更有代表性，整本书就是在教你如何一步步地搭建神经网络，层次清晰、通俗易懂。 第一部分理论从零基础开始讲起，但是由浅入深，基本涵盖了神经...

评分☆☆☆☆☆

P108： Weight(hiddle_output)的大小应该是 output_nodes 乘以 hidden_nodes，中文版本写反了，英文原版以及代码中是正确的。 整体而言，本书对于初学者实在是太友好了，值得推荐。另外，我并不认可“神经网络是模拟人脑的机器学习技术”，人脑的原理没人知道，所以也不存在模...  

评分☆☆☆☆☆

P108： Weight(hiddle_output)的大小应该是 output_nodes 乘以 hidden_nodes，中文版本写反了，英文原版以及代码中是正确的。 整体而言，本书对于初学者实在是太友好了，值得推荐。另外，我并不认可“神经网络是模拟人脑的机器学习技术”，人脑的原理没人知道，所以也不存在模...  

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，与其说是一本技术手册，不如说是一份严谨的工程学教材。它的排版和逻辑组织非常严密，阅读体验出乎意料地顺畅，即便涉及到线性代数和微积分的基础回顾，也处理得非常巧妙，既不显得突兀，又能及时巩固必要的数学基础。我尤其欣赏作者在构建多层网络时对“层”与“层”之间数据流动的精细把控。比如，它如何处理批归一化（Batch Normalization）的概念，并将其优雅地融入到自定义的网络层中，这展现了作者深厚的实践经验。很多书提到 Batch Norm 只是简单地介绍它的公式和作用，但这本书却深入探讨了它对训练稳定性和收敛速度的质的飞跃，甚至讨论了在推理阶段如何处理均值和方差的统计信息。此外，对于过拟合（Overfitting）的讨论也极为深入，除了常见的 Dropout，作者还详细讲解了 L1/L2 正则化在数学层面如何约束权重空间，以及它们的实际效果差异。这种对细节的执着，使得这本书超越了“入门”级别，达到了“精通”的门槛。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我翻开这本书时，我对它抱持着一种“怀疑”的态度，因为市面上关于深度学习的书籍汗牛充栋，大多不过是换汤不换药地重复着那些老生常谈的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用案例。然而，这本书的独到之处在于，它没有将重点放在那些已经非常成熟、被大量框架封装好的高级应用上，反而把笔墨大量集中在了“白手起家”的构建过程。作者对于优化器（Optimizers）的叙述简直是一场精彩的学术漫步。从基础的 SGD（随机梯度下降）到 Momentum、AdaGrad，再到大名鼎鼎的 Adam，作者不仅描述了它们的数学公式，更重要的是，用生动的语言和恰当的比喻解释了它们在实际训练中如何通过引入历史信息来加速收敛或跳出局部最优。这种对算法“灵魂”的挖掘，远超出了普通教程的范畴。我特别喜欢它探讨误差函数（Loss Functions）的部分，它清晰地阐述了均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）在不同任务背景下的适用性和局限性。读完这部分，你才会明白，选择一个合适的损失函数，有时候比选择复杂的网络结构更为关键。它迫使你思考每一个设计决策背后的深层原因。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验极为引人入胜，仿佛有一位经验丰富的导师在身边进行一对一的辅导。这本书的叙事风格非常具有感染力，它没有采用那种冷冰冰的教科书式的陈述方式，而是充满了解决问题的热情和对技术细节的敬畏。我最欣赏它在处理张量（Tensor）操作时的清晰度。在很多教程中，张量操作往往是黑箱，读者只能依赖库函数。但在这里，作者通过大量的可视化示例和清晰的代码片段，展示了矩阵乘法、维度重塑（Reshaping）是如何在网络中实现数据传递和特征提取的。这对于理解卷积操作（Convolution）的本质至关重要——它不再是一个神秘的“特征提取器”，而是可以被清晰地分解为权重矩阵与输入数据的逐元素乘积和累加过程。特别是当涉及到更复杂的网络结构，如递归或共享权重的概念时，作者总能找到最简洁的类比来解释这些抽象的数学结构如何映射到实际的代码实现上。这本书真正做到了“授人以渔”，让你不仅学会了构建网络，更重要的是理解了构建背后的计算哲学。

评分☆☆☆☆☆

这本《创造你自己的神经网络》简直是为那些想真正深入神经网络底层机制的人量身定做的。我之前看过不少号称“入门”的书籍，但读完后总感觉自己只是学会了调用库函数，对于背后的数学原理和算法实现依然是一头雾水。这本书完全不一样，它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的符号，而是选择了一种极其直观的方式，从最基础的感知器开始，一步步引导读者亲手搭建起一个可以运行的模型。作者在解释反向传播（Backpropagation）时，那种层层剥茧的讲解方式，让我第一次真切地理解了梯度下降是如何“工作”的，而不是仅仅停留在“它就是这么工作的”的层面。特别是它对激活函数（Activation Functions）选择的深入剖析，比如为什么 ReLU 比 Sigmoid 更受青睐，以及它们在解决梯度消失问题上的不同表现，都让我受益匪浅。这本书的实践性非常强，代码示例清晰明了，每一个模块的构建都配有详尽的注释和逻辑推导，让你在敲代码的过程中，同步构建起对整个系统架构的宏观认知。对于那些渴望摆脱“调包侠”称号、真正想成为神经网络工程师的人来说，这本书无疑是打开新世界大门的钥匙。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它极大地提升了我对“计算效率”的敏感度。在早期的学习中，我的关注点总是在于模型能不能跑起来，准确率高不高。然而，这本书系统地引导我思考了计算资源消耗和性能优化的重要性。例如，它在讲解梯度计算时，不仅限于前向和后向传播的逻辑，还深入探讨了如何利用向量化（Vectorization）技巧来最大限度地利用现代 CPU/GPU 的并行计算能力。作者展示了如何将原本看似复杂的循环迭代转化为高效的矩阵运算，这种性能上的提升在处理大规模数据集时是革命性的。此外，书中对内存布局和数据结构选择的讨论也极为实用，它让你明白，在底层编程中，数据是如何存储和访问的，这对调试和性能调优是至关重要的。我甚至觉得，这本书更像是一本关于高性能数值计算在机器学习中应用的实践指南，而不是一本单纯的深度学习概念书。它培养了一种严谨的、以性能为导向的工程思维，这对于任何想从事前沿研究或部署高性能AI系统的读者来说，都是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

喜欢这样的书。

评分☆☆☆☆☆

讲得很清楚：框架清晰，每处细节都可以找到解释。但是，这真是一本不折不扣的入门书，内容真的少。

评分☆☆☆☆☆

很棒。都是入门书，对比Neural Networks and Deep Learning 可以再次看出，同样一个理论，概念，或者想法， 每个人对它的理解对它的直觉是千差万别的，导致表达出来的东西很不一样。不要相信别人的理解。要相信总有更好的直觉，更高效的思路.本书作者是最好的老师.看完grokking 再看这本， 又有新的收获

评分☆☆☆☆☆

作为一本讲神经网络的书，你写的这么简单易懂，以后让“大佬”们怎么吹牛逼呀～～

评分☆☆☆☆☆

用两个隐藏层的全连接网络来识别MNIST，知乎答主风格。如果学过微积分和编程，没必要看这个……