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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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% @; Z" j7 H# x9 F# U, {编号:mudaima-P0325【Java吧 java8.com】8 K+ x& d/ p' `' @- C4 h# Y. z. s
" v1 v- }, j9 J3 Z: I9 a7 d" M0 S2 o: V$ F$ p! B
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Java电子书目录:第 1 章 神经网络如何工作001
+ Z4 C$ ~- h2 ^8 f/ u6 C# ?) G. w9 t2 A# ?
1.1 尺有所短,寸有所长 0018 H S4 {+ a! O5 } h8 c; Q4 ^: R
8 o; v& B! E% g- J8 n8 u
1.2 一台简单的预测机 003: f" V) b$ j- X# f+ e7 D$ G9 ?5 X5 H
% m+ Y2 M7 m0 M W+ E9 ?+ X
1.3 分类器与预测器并无太大差别008
/ l* J$ Y! L& n% O, U* C( C6 f( Z7 [
1.4 训练简单的分类器 011
7 Q( d& o+ G5 S# ~- |
9 o! x( S# h# q0 f1.5 有时候一个分类器不足以求解问题 020* C* f: r: U3 K! u9 Y) a; a
" |1 e4 O8 J& ?* g: `& J/ M1.6 神经元——大自然的计算机器 0247 O$ y6 o+ m' p3 U& g$ j
* x/ c; K6 m* b; F( A1.7 在神经网络中追踪信号 0338 k( t ]- N$ I, q7 b( H0 X$ z. p3 q
7 C$ d: w. ^0 z; C8 O5 W( a
1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途 037 J, ?1 `( U* ~ O' i% {! z
( B! a3 h: U. g+ m
1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例 043
8 y* W; E S% ~" _) i' A( c G$ K! r8 I
1.10 学习来自多个节点的权重 051
( u i0 G z$ f. h' I" r1 c. M) c& N. ~
1.11 多个输出节点反向传播误差053
- {& |& Y8 g& h k/ _$ [' H6 w7 h2 M9 j1 a) G6 m( p. s1 T
1.12 反向传播误差到更多层中 054. W" w6 i/ k& t, [9 R a7 r/ g
( R0 w4 c; C& V
1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差 058
% n+ I7 a6 X+ w6 q8 \7 m
; {( d" k* C* G2 J" F b1.14 我们实际上如何更新权重 0616 G. r5 N7 }& U p4 P) u( ]
) G( w% R$ H# f7 A* Y5 q6 G; O% j1.15 权重更新成功范例 077) J( v3 K1 X. ~2 Y
K& `" |, N0 q. [# |1.16 准备数据 078
/ D$ V9 f$ ^7 ]- Q. A* q0 ?" }: Q
& I) ~6 u; _5 i* l8 e2 P
" T$ a$ i! y% V2 r
1 q2 y. e8 p7 [# v8 h( k第 2 章 使用Python进行DIY 083( {- J% j( ~5 f! \* g6 C& v
9 Y# b: F ]) v. y2.1 Python 0834 u$ A. t% q3 m9 y
! n0 i2 @* K0 d0 V2.2 交互式Python = IPython 084
- K5 g7 s* c2 |" }, k6 F
# s) T- I8 u- a3 F0 x2.3 优雅地开始使用Python 085) q2 U5 }- \' H: Y- ^+ D1 p
9 P) [ r! G e3 O9 v+ n* D: b: K* W
2.4 使用Python制作神经网络 1050 ^; \0 v% I# ~/ F, R
; n+ J" ?0 b+ s; B6 D Y5 t, w$ v
2.5 手写数字的数据集MNIST 1219 ~- h% ~8 p# x- ^" P; R8 y, k
- c5 \ I/ B$ a' x2 ^
. s0 Y; o4 T4 T- a& J6 b
) ~& C: a( l4 G) {1 ]1 ]2 C' y) V. e第 3 章 趣味盎然 153
8 X$ C% r# i0 ^: P3 s! L; ^: {4 t; C& m$ E
3.1 自己的手写数字 153* ^9 j% b, q( }; c
% z/ a, H& c/ W2 j3.2 神经网络大脑内部 156
1 {5 Y3 J% G! l, P% a/ _/ `; E& a2 |. b v9 ~# \! P. b' `
3.3 创建新的训练数据:旋转图像 160; [6 ]3 i9 b# N8 A6 e
, h: W9 s4 I( P) {$ J
3.4 结语 164
) _) ^8 i j* T; z+ W
& q+ y7 H/ R9 |# W. Z5 n0 Z! z* b8 v0 l6 i; x" M- G
7 h: w! }- @5 ^( R2 x' {附录A 微积分简介 165
. I7 P) X5 w/ y
0 P1 {4 _5 S. V! J" W) p* LA.1 一条平直的线 166
1 s. X# g% r, i" G5 v/ e% {: z8 H- i8 E# x1 Q, ~" f1 k
A.2 一条斜线 1680 l s& `: y) C1 c1 i
5 ~$ e. o$ E" ?8 z' \2 _A.3 一条曲线 170
9 Y/ A% q2 i' l* E( l# u
1 g! R' \. \8 l( x/ TA.4 手绘微积分 172
1 ]/ \( A' @- H$ D# q3 g8 L4 C6 I1 A/ _9 Y* D2 F! }9 w
A.5 非手绘微积分 174
* h" J: z7 {1 O" x- x" i2 ~6 G
. O" |5 a4 V2 t- z1 G& }6 MA.6 无需绘制图表的微积分 177
; V) \2 K1 }+ S& h" F- g7 L6 ]4 L
A.7 模式 180
! U4 r" ~3 a# T+ ^( H! j* p+ [. P5 d8 t1 I+ G% N" B
A.8 函数的函数 1826 G+ v Q' L3 t
. a1 h* ^9 C p% x) G
' S, b- z7 m) ]% M2 o7 H+ @6 Z2 t- b) {
附录B 使用树莓派来工作 186
. D1 W U/ `4 {4 D! k) J8 w, [$ I5 P
B.1 安装IPython 187
( l3 I; p/ B% I! _" |( M1 r7 v4 w2 L5 U/ z+ p0 {
B.2 确保各项工作正常进行 193* N! Y7 x4 d' W4 P, o
9 @) B) y7 F: |
B.3 训练和测试神经网络 194
. U: g; F G0 F7 I, W+ z
1 u( M& ]2 e" m+ U6 D$ H7 Z' ?B.4 树莓派成功了 195
) R- X6 J3 X2 |. q百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路):
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