Python神经网络编程 Make Your Own Neural Network

封面......Page 1
书名......Page 3
版权......Page 4
前言......Page 5
目录......Page 15
1.1尺有所短，寸有所长／1......Page 17
1.2一台简单的预测机／3......Page 19
1.3分类器与预测器并无太大差别／8......Page 24
1.4训练简单的分类器／11......Page 27
1.5有时候一个分类器不足以求解问题／20......Page 36
1.6神经元——大自然的计算机器／24......Page 40
1.7在神经网络中追踪信号／33......Page 49
1.8凭心而论，矩阵乘法大有用途／37......Page 53
1.9使用矩阵乘法的三层神经网络示例／43......Page 59
1.10学习来自多个节点的权重／51......Page 67
1.11  多个输出节点反向传播误差／53......Page 69
1.12反向传播误差到更多层中／54......Page 70
1.13使用矩阵乘法进行反向传播误差／58......Page 74
1.14我们实际上如何更新权重／61......Page 77
1.15权重更新成功范例／77......Page 93
1.16准备数据／78......Page 94
2.1 Python／83......Page 99
2.2交互式Python＝I Python／84......Page 100
2.3优雅地开始使用Python／85......Page 101
2.4使用Python制作神经网络／105......Page 121
2.5手写数字的数据集MNIST／121......Page 137
3.1自己的手写数字／153......Page 169
3.2神经网络大脑内部／156......Page 172
3.3创建新的训练数据：旋转图像／160......Page 176
3.4结语／164......Page 180
附录A微积分简介／165......Page 181
A.1一条平直的线／166......Page 182
A.2一条斜线／168......Page 184
A.3一条曲线／170......Page 186
A.4手绘微积分／172......Page 188
A.5非手绘微积分／174......Page 190
A.6无需绘制图表的微积分／177......Page 193
A.7模式／180......Page 196
A.8函数的函数／182......Page 198
附录B使用树莓派来工作／186......Page 202
B.1安装IPython／187......Page 203
B.2确保各项工作正常进行／193......Page 209
B.3训练和测试神经网络／194......Page 210
B.4树莓派成功了／195......Page 211