「Pythonのニューラルネットワークプログラミング、」英語でPDF + PDFの中国語版

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はじめに······

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路網のシミュレーション、人工知能機械学習の種類を達成することができるようにするためであります

テクノロジー。

この本は、ニューラルネットワークの背後にある概念を明らかにし、Pythonがニューラルネットワークを実装する方法について説明します。ブック

それは3つの章と2本の付録に分かれています。第1章では、ニューラルネットワークが使用されている数学的な思考を紹介します。第2章では説明し

ニューラルネットワークは、Python、手書き数字認識を実現し、ニューラルネットワークのパフォーマンスをテストします。第3章では、読書を主導しました

これらの単純な神経回路網の詳細情報、さらに改善しようとするために、内部訓練されたニューラルネットワークによって観察されています

ニューラルネットワークのパフォーマンス、および関連する知識の理解を深め。付録には、必要な計算を導入しました

ラズベリーパイと知識。

この本は、研究とニューラルネットワーク学習リーダー参照の探査に従事する適したいが、人工知能にも適しています

エネルギー、関心と深学習機械学習やその他の関連分野の読者。

著者について······

彼は物理学、機械学習とデータマイニングの修士学位の学士号を取得しています。彼が主導し、ロンドンパーティのPythonチーム（約3000メンバー）を組織し、技術ロンドンの分野で活躍多年生。

内容······

著作
著作権の
概要
翻訳者の序文の
序文の
序文
作業第1章001どのようにニューラルネットワーク
1.1は、短い足を持って、ディレクターに001インチ
1.2をシンプルな予測003
1.3分類器との予測はあまり差が008ではありません
1.4トレーニング簡単な分類011
1.5時々分類器は020の問題を解決するのに十分ではありません
1.6ニューロン- 024のコンピューティングの本質
ニューラルネットワークに1.7 033トラッキング信号を
1.8公正、行列の乗算偉大使用037
1.9行列の乗算を使用して例示的な三層ニューラルネットワークは043
1.10ノード051の複数の重い重みを学習
出力ノード後退誤差伝播の複数1.11 053
に1.12バックプロパゲーションエラー複数の層054
、逆エラー伝播行列乗算058使用1.13
1.14当社の実際061どのように更新された重み
1.15重量アップデート成功例077
1.16準備データ078
と第2章のPython DIY 083
2.1 Pythonの083
2.2 Pythonの対話= IPython 084
2.3優雅パイソン085の使用を開始
ニューラルネットワーク105のにするためにはPythonを使って2.4を
2.5手書きの数字をデータセットのMNIST 121
第3章楽しさいっぱいの153
3.1 153自身の手書きデジタル
脳156 3.2の内部ニューラルネットワーク
3.3は、新しいトレーニングデータを作成します。画像160回転
3.4結論164
165計算するためには、付録Aの紹介を
A.1直線166
A.2 aをスラッシュ168
A.3曲線170
A.4塗装結石172
A.5の非塗装結石174
グラフ177のレンダリングせずA.6結石
A.7パターン180
A.8機能182の機能を
付録B使用してツリーベリーは186仕事に送られた
IPythonインストールB.1 187
B.2を確保することは通常193すべての作業
B.3訓練とニューラルネットワーク194のテスト
B.4ラズベリー成功したパイ195