Python与人工神经网络(1)——开一个新坑
来源:互联网 发布:jquery rotate.js cdn 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 14:59
《教女朋友学Python》基础篇完结之后,有的人的手就开始热得发烫了,总想用Python搞点大事情。于是我们就来搞点大事,开个新坑《Python与人工神经网络》,作为《教女朋友学Python》的续作,屌不屌。
人工神经网络是一听就是个能唬住人的词,起码我是不懂的,接都没接触过,所以我找了一本书,准备半翻译半自我发挥,就当作是我的学习笔记吧,每四天更新一期,与《刘小玩美食教程》交替发布在微信公众号下。
我找的这本书叫《Neural Networks and Deep Learning》,作者 Michael Nielsen,美国人,量子物理学家、科技作家、程序员。我之所以选这本书,第一是因为这本书评价相当高;第二是因为这本书采用的许可协议是Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License ,我可以随随便便在这翻译发表,直接用书里面的素材而不用担心版权问题,只要我不拿翻译出来的东西卖钱就没问题。第三是因为大部分讲人工智能和深度学习的书使用的R语言,恰好这本书用的Python,完美契合我的上一个专题。原书地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html,作者博客地址:http://michaelnielsen.org/。
另外这本书目前是有中文译本的,网上可以搜到,我之所以找虐选择自己去看去翻译英文版,是因为中文版翻译的那哥们是个高手,很多数学原理都一笔带过,原作中有比较详细的推导。而我的数学基本属于瘫痪级别,和残废级别的英语比起来,残废比瘫痪好像稍微好一点,毕竟残废还可以用拐杖。此外也因为我自己觉得我可以把复杂的技术问题说的比较简单有趣,要是看了别人的表述,我也许就不知道该怎么说了。
这本书主要讲了两个内容,第一个是神经网络,他是一种编程方式,能过让计算机从已有的数据中学习,自己去解决问题;以前我们编程,是让计算机去怎么做,而神经网络,是我们给计算机喂数据,让他自己去学着做。第二个是深度学习,就是使用神经网络编程时通过数据进行学习的方法。
根据作者在前言部分所说,这本书主要是讲理论的,他会比较深刻的论述神经网络和深度学习里面的核心概念,辅以编程实践,学完之后可以比较容易的上手各种神经网络和机器学习的库。因此需要一定的编程基础,但不必是专家,学完我们的《教女朋友学Python》课程,辅以百度,就应该看得懂了。数学嘛,作者也说要求不是很严格,不过我还是感觉很慌,所以重新买了《高等数学》和《数理统计与概率论》当工具书用,在转述的时候能避开就避开吧,毕竟在微信公众号里面写数学公式还是有点坑的。
人工神经网络是一听就是个能唬住人的词,起码我是不懂的,接都没接触过,所以我找了一本书,准备半翻译半自我发挥,就当作是我的学习笔记吧,每四天更新一期,与《刘小玩美食教程》交替发布在微信公众号下。
我找的这本书叫《Neural Networks and Deep Learning》,作者 Michael Nielsen,美国人,量子物理学家、科技作家、程序员。我之所以选这本书,第一是因为这本书评价相当高;第二是因为这本书采用的许可协议是Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License ,我可以随随便便在这翻译发表,直接用书里面的素材而不用担心版权问题,只要我不拿翻译出来的东西卖钱就没问题。第三是因为大部分讲人工智能和深度学习的书使用的R语言,恰好这本书用的Python,完美契合我的上一个专题。原书地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html,作者博客地址:http://michaelnielsen.org/。
另外这本书目前是有中文译本的,网上可以搜到,我之所以找虐选择自己去看去翻译英文版,是因为中文版翻译的那哥们是个高手,很多数学原理都一笔带过,原作中有比较详细的推导。而我的数学基本属于瘫痪级别,和残废级别的英语比起来,残废比瘫痪好像稍微好一点,毕竟残废还可以用拐杖。此外也因为我自己觉得我可以把复杂的技术问题说的比较简单有趣,要是看了别人的表述,我也许就不知道该怎么说了。
这本书主要讲了两个内容,第一个是神经网络,他是一种编程方式,能过让计算机从已有的数据中学习,自己去解决问题;以前我们编程,是让计算机去怎么做,而神经网络,是我们给计算机喂数据,让他自己去学着做。第二个是深度学习,就是使用神经网络编程时通过数据进行学习的方法。
根据作者在前言部分所说,这本书主要是讲理论的,他会比较深刻的论述神经网络和深度学习里面的核心概念,辅以编程实践,学完之后可以比较容易的上手各种神经网络和机器学习的库。因此需要一定的编程基础,但不必是专家,学完我们的《教女朋友学Python》课程,辅以百度,就应该看得懂了。数学嘛,作者也说要求不是很严格,不过我还是感觉很慌,所以重新买了《高等数学》和《数理统计与概率论》当工具书用,在转述的时候能避开就避开吧,毕竟在微信公众号里面写数学公式还是有点坑的。
作者在前言里面还说,一个最简单的神经网络,用来识别手写数字的(如图),只要七十多行代码,而准确率高达96%,看着还有点小激动呢。
好了,坑挖好了,从下期开始填,预计用十五期左右填完。
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