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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; D B8 i$ h- B0 x
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编号:mudaima-P0325【Java吧 java8.com】
' V( S" e4 ?, C' w* r3 |; J* |/ f% c1 [& Q% Z N3 k
% Y3 A) g/ `5 `: d7 C- _
3 R5 _9 c* p: r5 @8 t' wJava电子书目录:第 1 章 神经网络如何工作001
( ~" ~5 W3 O5 T( l: ?1 y( U4 a5 S
1.1 尺有所短,寸有所长 001
7 A: X$ _' ~: b4 P: w* O& i/ @3 Y/ V! T; I! H: V
1.2 一台简单的预测机 003
* t, b, R( r: K& {
$ l }( T: o* a( e7 D% ?1.3 分类器与预测器并无太大差别008- z& j2 r% u# o# X
3 G; H' A- B$ X: v) j3 S, T5 B' V1.4 训练简单的分类器 0114 [! \' ?. H% a4 P: j
" M: s" _) T/ e1.5 有时候一个分类器不足以求解问题 020; Q A6 { ^$ c* N
. l4 g" |# [0 ?/ j: D I1.6 神经元——大自然的计算机器 024
; l8 M- ?' Z" P2 b4 L* e6 g' p" P) N% J1 V1 D' }9 K. U# V
1.7 在神经网络中追踪信号 033
1 W$ T" \- Z, C
: d M) e8 M" e" z& J1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途 037
% r: E/ V) x: D. | r7 O1 r2 G, O5 x6 ]6 C% Z* a
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例 043
& P: d5 x7 D9 }! u% Q6 M
& l* T! u7 |4 V9 j% g1.10 学习来自多个节点的权重 051 c% o" l4 c2 ~% X
2 n- e/ F4 Z6 {3 w! I0 ~4 B! e1.11 多个输出节点反向传播误差0531 |5 T/ ?, X6 d) s/ Y4 T" [$ P* e
) O4 W5 X6 V1 {+ R
1.12 反向传播误差到更多层中 054
" R8 o9 r2 g8 B5 D
' X+ O( L" K4 }. T8 O- |1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差 0589 l. L& X4 S" b8 F. O
) m5 G5 y8 P) {2 S8 l7 L( Z* d+ o) d
1.14 我们实际上如何更新权重 061; \, G1 v3 E. Z8 D- C
1 y8 O4 L3 R1 W8 g* W
1.15 权重更新成功范例 077
/ M; @3 b$ x4 r# l9 p, _+ h$ g
- a- n) O' {7 P5 p% j5 |1.16 准备数据 078
" q9 D! @/ o1 e+ P) B
$ |* m R$ s5 n. X
& Q! @+ T* u# D$ }
; g' ^- o! O% Q: [# N, o# }6 p E第 2 章 使用Python进行DIY 083! a `; B- E' v& `7 Q0 p7 Z
+ q8 |5 B* s+ j2.1 Python 083
* l8 R1 g2 P3 i) F J
3 e/ ^+ H, `: Y+ l8 z! B2.2 交互式Python = IPython 084
* q" S6 N9 [, o) `; w: ?
* d* x4 d0 B/ Z" h% M: \2.3 优雅地开始使用Python 085( ~) \3 d2 y8 v8 a& J! A
$ L# H0 p( P5 v9 C9 R2.4 使用Python制作神经网络 105& u" k9 Y. J# D8 ?8 a1 ]
: r8 _8 q$ ^+ d8 `% C! B1 D: D
2.5 手写数字的数据集MNIST 121- |1 ^. l$ X; x- v
- `, O" t' R* Q, R: O" ^: j) [! L
[9 M* K \0 j3 N. C* j
1 Q. ^* v! l8 b: Q- `- a$ Y% y
第 3 章 趣味盎然 153
9 F, K1 X# B3 l/ l- k3 @; h/ W8 h( p9 B( D6 x
3.1 自己的手写数字 153
' J5 z# W/ ?" A* \9 |5 g0 |: `9 O2 a: p9 i* T
3.2 神经网络大脑内部 156 p5 B- e C2 o! f2 K' O9 V
$ W( V- m" z- o( g" I6 _- K1 O% ?
3.3 创建新的训练数据:旋转图像 160
9 L6 t4 O1 x( q6 X) \9 d6 u
' [+ g. P [' c/ p3.4 结语 164: ~6 p: g. J, L) M+ ~# u
! _6 X- V8 ~5 b7 G& H
8 r V" K9 n, G# M. `* H- x* o2 H% U( k6 W
附录A 微积分简介 165
# D* K4 Z( D, W7 o3 C( S
' U7 L: s7 p3 Z4 V, O5 b, p* jA.1 一条平直的线 166
0 {0 d* Y1 r( P( f
; [+ `2 X4 w" ~: K7 |9 E3 jA.2 一条斜线 168& Y5 }% q, b" C. a
+ `2 ^( v. X9 C7 D6 B/ QA.3 一条曲线 170
2 v6 z. t. |, \0 r/ _% P, r' A: c7 \. T5 F
A.4 手绘微积分 172# e# f1 O& |* n7 t7 \6 H/ G& [ s5 d
0 k# a0 c+ C" a% `9 HA.5 非手绘微积分 174
) w- C$ B l6 ~) V( B# r% D; x$ y4 _) _/ l; O1 P6 Y- O/ m" R5 M
A.6 无需绘制图表的微积分 177" \' ^+ L: V2 z" B. \# Z; f
' \" G+ Z4 e% N) S
A.7 模式 180
& d$ E: w6 l& F" U0 l7 f5 d+ v3 x
" h& v j5 ^5 V3 X. o, I) x* OA.8 函数的函数 182' M: e5 [0 A% n; b1 w, z5 Q: _( ^9 b
7 X [ [( f2 Z2 t, G% G
0 {. S6 a3 }# F! v$ E @: }/ n# z1 o6 L' @9 T+ Z
附录B 使用树莓派来工作 186
/ C( a9 u- N; x f
# A; {0 Q6 A" P+ h, O; WB.1 安装IPython 187
3 U: K$ ]+ ~/ L5 t' d% d9 ] l+ m* d! s
B.2 确保各项工作正常进行 193 c& H' W" d# p2 S6 q/ R: t) K
1 Y: Q8 t; z- Y7 w" Y1 u
B.3 训练和测试神经网络 194
3 J' U4 e9 d' i" `! p3 e. X* _0 q& z
3 l/ P% u+ }2 O3 ~" T( T4 w, G pB.4 树莓派成功了 195
$ b# @3 c8 Q% E1 _( Q2 S) U; Y# f# n百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路):
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