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Java电子书:Python神经网络编程 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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1 c( v" |& P1 Z1 l2 Q9 G/ o编号:mudaima-P0325【Java吧 java8.com】5 k' r; Z6 k% E4 m0 D
; K% J9 `5 L1 t5 @1 k& O% J* T
4 p) D6 k2 u7 h7 l; F* b6 L+ A
" l n+ U' P) D3 YJava电子书目录:第 1 章 神经网络如何工作001' |' ?8 w2 X4 K/ ~
2 n6 J- N" ?; l: C) l R( I9 h% J
1.1 尺有所短,寸有所长 001 i- g* v7 ]+ Q D9 S
8 c" U5 I6 o# o( i
1.2 一台简单的预测机 003
7 u$ `4 B# P# W9 l
6 o. g: f1 ?3 R3 Q# Y% c1.3 分类器与预测器并无太大差别008
# G( i: P7 _1 N& j5 g4 c! q8 e: n. l" |( ]& N
1.4 训练简单的分类器 011, M8 T$ A" D& v9 x6 O
9 @" _, ~ J- |' Y% u& D" s
1.5 有时候一个分类器不足以求解问题 0206 ^9 X( R6 S6 d' } j
2 l2 ?0 a2 g9 D: Q1.6 神经元——大自然的计算机器 024
7 i5 |. a& |+ q2 Y$ x5 t2 h/ p3 u3 q# O$ P% i2 e, o% V
1.7 在神经网络中追踪信号 033
& F4 p- x* Y k& B) s1 z. I2 C
$ M8 Q$ ^( R% K2 S5 k1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途 037' l# ~. K, m; a6 n) z6 f
( E% L/ I6 b8 \3 {" N4 b
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例 043
2 g0 o- Z, P' O* l+ K A4 y0 |
. l( C, t" q* g5 l1 Q1.10 学习来自多个节点的权重 051
) A+ P \7 f7 |, G* g( b( V# h' ] A" c
1.11 多个输出节点反向传播误差053
, S$ e2 [, b3 D2 X
) b+ n$ G- f. W! a1.12 反向传播误差到更多层中 054
( A4 ?* j/ W9 J
7 d& C& T( n' _1 {1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差 058+ b4 e0 p; {4 _' O
. b; `) s( ]- h1 f5 v/ h- ?1.14 我们实际上如何更新权重 061
0 p) E1 F: G e
% F& S1 n5 H2 G: N) z1 c2 Y1.15 权重更新成功范例 077' Y0 s9 x2 m' s# K, @/ R+ E a
z/ g0 w; K2 S- D1.16 准备数据 0782 m$ M+ u2 _8 U+ W; K+ U" _
; U, ~& t1 r% }# C/ z
8 I) s% J2 q, E4 |/ a
7 U+ I2 h, [* q3 m
第 2 章 使用Python进行DIY 083* b6 @ U. ` C' x: t: K! W
6 N6 D/ F4 l- A0 T% y& b
2.1 Python 083
; e$ ~% Y& j# e% F( t0 T2 c& x0 m' y0 S1 }# h) z" R6 F1 q
2.2 交互式Python = IPython 084
7 o$ O3 }/ o8 _1 r+ f
; V) y# S- O3 \2.3 优雅地开始使用Python 085# o( K6 @+ g( H: U8 ` B0 j
& a6 X8 i3 [9 P9 D$ q2.4 使用Python制作神经网络 1053 M2 g! H/ @7 [( Z
, z5 B1 @6 t1 }/ w2.5 手写数字的数据集MNIST 121" N, u% W$ _/ O9 ?/ O" P: W+ k. w
, D' d) Z, M6 ?% V: f
' ^) t. ~ ~/ O6 O/ f# P& c0 ^0 r* w+ A5 }+ @' K( F$ ^1 N4 H
第 3 章 趣味盎然 153
% O" r- V6 r) Y3 v5 S6 ~9 G ?3 Z$ T: h* q" n7 ^
3.1 自己的手写数字 153# x9 T: K9 ^7 B* R% [! k* H3 G
" s- c* r3 q; ^, z2 w3.2 神经网络大脑内部 156
5 K/ v4 O7 V; f5 f$ A V5 S" n# x. z2 r& v( U; V E1 _6 \) Q6 z+ ^ B
3.3 创建新的训练数据:旋转图像 160! u1 o5 \, Y" i) ]( y
/ F5 `. O# d8 n) v
3.4 结语 164
/ {! `% Z1 E3 Y. b7 e# f9 f, q+ g6 h
" p: d6 a/ N3 i# X/ {! K' r, B# ^& N2 [; T _$ d$ R
附录A 微积分简介 165
; X5 z& G9 E. Q. `
/ D# ^$ k. p0 h' UA.1 一条平直的线 166; r1 l. H; ]& [' i/ X
' M* j# H& T5 sA.2 一条斜线 1685 s5 S- r( V R) G3 `, m
/ D4 w& H% i2 g% ~/ rA.3 一条曲线 170$ L' T2 u, g, T, f) @
, \, E9 ]9 \, F
A.4 手绘微积分 172" l! j5 C3 A6 t5 H' P* g7 k
$ Y" i; M" l, gA.5 非手绘微积分 174
) a. O: g" r; Y3 @1 z; z& t f; }# y- H; n3 A( k
A.6 无需绘制图表的微积分 177! J/ f6 d6 h' Q% }
( Y M0 B9 ~7 @; \A.7 模式 180
$ h* j) o5 I& B8 o4 `
1 {7 _5 U } K4 n M+ q. d8 b$ `A.8 函数的函数 1828 c4 q5 V9 J D) O# ^" t
6 F1 ~) J1 K; A% g5 X! Y- X: ?" g" Y9 D1 ^) G& F* e
) C* i! l/ i* i# |( j$ s附录B 使用树莓派来工作 186' y2 f w; R4 u( X% I" Z6 q
( P0 l8 }, o7 c- xB.1 安装IPython 187
1 Q3 Y) w4 U* K, T% ^
+ [. g6 ~1 l# e0 o5 DB.2 确保各项工作正常进行 193
1 R3 ~" N% Q9 i$ h, |8 q0 ?8 O6 P8 w( `, t% ?! H8 j
B.3 训练和测试神经网络 194& m4 X6 {7 G) |( a3 E+ E! T# }
5 L% n" J6 Z& l+ M/ i, n2 R' |0 a
B.4 树莓派成功了 195
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