Python神经网络编程读书报告(python神经网络书籍推荐)

http://www.itjxue.com  2023-02-14 13:30  来源:未知  点击次数: 

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢?

? ? ? ? ? 本人是一名大学生,在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是?Python 从入门到精通,在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通?课程学习的结课证明。

? ? ? ? ? ? 学习Python推荐用书:《Python程序设计》《数据科学导论:Python语言实现》《Python数据挖掘:概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

(一)《Python程序设计》(原书第2版)

? ? ? ? ? ?推荐语:本书介绍Python的基础知识,旨在帮助学生首先掌握概念,之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3,并对全书结构进行了优化,既可作为门程序设计课的入门教材,也可供Python爱好者自学参考。

(二)、《数据科学导论:Python语言实现》(原书第2版)

? ? ? ? 推荐语:本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

? ? ??通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。

(三)、《Python数据挖掘:概念、方法与实践》

? ? ? ? 推荐语:本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念,如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识,提供替代方案以评估其有效性,并用真实的数据实现该技术,帮助你“知其然,知其所以然”,从而迈向数据挖掘专家的道路。

(四)、《Python3智能数据分析快速入门》

? ? ? ?推荐语:本书假设你有一定的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速入门。

(五)、《Python爬虫开发与项目实战》

? ? ? ? 推荐语:零基础学习爬虫技术,从Python和Web前端基础开始讲起,由浅入深,包含大量案例,实用性强。

如何通过Python进行深度学习?

作者 | Vihar Kurama

编译 | 荷叶

来源 | 云栖社区

摘要:深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习!

人脑模拟

深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元,它们之间有数万个连接。很多情况下,深度学习算法和人脑相似,因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元(神经元),这些编译单元(神经元)在独立的情况下都不太智能,但是当他们相互作用时就会变得智能。

我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索,你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。-杰弗里·辛顿

神经元

神经网络的基本构建模块是人工神经元,它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元,拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。

inputs 输入 outputs 输出 weights 权值 activation 激活

人工神经网络的工作原理是什么?

深度学习由人工神经网络构成,该网络模拟了人脑中类似的网络。当数据穿过这个人工网络时,每一层都会处理这个数据的一方面,过滤掉异常值,辨认出熟悉的实体,并产生最终输出。

输入层:该层由神经元组成,这些神经元只接收输入信息并将它传递到其他层。输入层的图层数应等于数据集里的属性或要素的数量。输出层:输出层具有预测性,其主要取决于你所构建的模型类型。隐含层:隐含层处于输入层和输出层之间,以模型类型为基础。隐含层包含大量的神经元。处于隐含层的神经元会先转化输入信息,再将它们传递出去。随着网络受训练,权重得到更新,从而使其更具前瞻性。

神经元的权重

权重是指两个神经元之间的连接的强度或幅度。你如果熟悉线性回归的话,可以将输入的权重类比为我们在回归方程中用的系数。权重通常被初始化为小的随机数值,比如数值0-1。

前馈深度网络

前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机(MLP)或简单神经网络,并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。

该网络处理向前处理输入信息,激活神经元,最终产生输出值。在此网络中,这称为前向传递。

inputlayer 输入层 hidden layer 输出层 output layer 输出层

激活函数

激活函数就是求和加权的输入到神经元的输出的映射。之所以称之为激活函数或传递函数是因为它控制着激活神经元的初始值和输出信号的强度。

用数学表示为:

我们有许多激活函数,其中使用最多的是整流线性单元函数、双曲正切函数和solfPlus函数。

激活函数的速查表如下:

反向传播

在网络中,我们将预测值与预期输出值相比较,并使用函数计算其误差。然后,这个误差会传回这个网络,每次传回一个层,权重也会根绝其导致的误差值进行更新。这个聪明的数学法是反向传播算法。这个步骤会在训练数据的所有样本中反复进行,整个训练数据集的网络更新一轮称为一个时期。一个网络可受训练数十、数百或数千个时期。

prediction error 预测误差

代价函数和梯度下降

代价函数度量了神经网络对给定的训练输入和预期输出“有多好”。该函数可能取决于权重、偏差等属性。

代价函数是单值的,并不是一个向量,因为它从整体上评估神经网络的性能。在运用梯度下降最优算法时,权重在每个时期后都会得到增量式地更新。

兼容代价函数

用数学表述为差值平方和:

target 目标值 output 输出值

权重更新的大小和方向是由在代价梯度的反向上采取步骤计算出的。

其中η 是学习率

其中Δw是包含每个权重系数w的权重更新的向量,其计算方式如下:

target 目标值 output 输出值

图表中会考虑到单系数的代价函数

initial weight 初始权重 gradient 梯度 global cost minimum 代价极小值

在导数达到最小误差值之前,我们会一直计算梯度下降,并且每个步骤都会取决于斜率(梯度)的陡度。

多层感知器(前向传播)

这类网络由多层神经元组成,通常这些神经元以前馈方式(向前传播)相互连接。一层中的每个神经元可以直接连接后续层的神经元。在许多应用中,这些网络的单元会采用S型函数或整流线性单元(整流线性激活)函数作为激活函数。

现在想想看要找出处理次数这个问题,给定的账户和家庭成员作为输入

要解决这个问题,首先,我们需要先创建一个前向传播神经网络。我们的输入层将是家庭成员和账户的数量,隐含层数为1, 输出层将是处理次数。

将图中输入层到输出层的给定权重作为输入:家庭成员数为2、账户数为3。

现在将通过以下步骤使用前向传播来计算隐含层(i,j)和输出层(k)的值。

步骤:

1, 乘法-添加方法。

2, 点积(输入*权重)。

3,一次一个数据点的前向传播。

4, 输出是该数据点的预测。

i的值将从相连接的神经元所对应的输入值和权重中计算出来。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同样地,j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多层感知器问题的解决

激活函数的使用

为了使神经网络达到其最大预测能力,我们需要在隐含层应用一个激活函数,以捕捉非线性。我们通过将值代入方程式的方式来在输入层和输出层应用激活函数。

这里我们使用整流线性激活(ReLU):

用Keras开发第一个神经网络

关于Keras:

Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口,由Python编写,能够搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在设备上安装Keras,并且运行下列指令。

在keras执行深度学习程序的步骤

1,加载数据;

2,创建模型;

3,编译模型;

4,拟合模型;

5,评估模型。

开发Keras模型

全连接层用Dense表示。我们可以指定层中神经元的数量作为第一参数,指定初始化方法为第二参数,即初始化参数,并且用激活参数确定激活函数。既然模型已经创建,我们就可以编译它。我们在底层库(也称为后端)用高效数字库编译模型,底层库可以用Theano或TensorFlow。目前为止,我们已经完成了创建模型和编译模型,为进行有效计算做好了准备。现在可以在PIMA数据上运行模型了。我们可以在模型上调用拟合函数f(),以在数据上训练或拟合模型。

我们先从KERAS中的程序开始,

神经网络一直训练到150个时期,并返回精确值。

跪求用Python网络爬虫爬取书籍目录的代码(例如爬取Python神经网络编程这本书的目录)

代码没有通用的,但是道理都是相通的,找个小说网站,随便找个小说打开目录,F12分析一下用xpath找这个快一般都在ahref="...... "

python神经网络学谁的课

python神经网络学吴恩达的Python机器学习课程(神经网络篇)。深度学习算法中,数据量很大,在程序中应该尽量减少使用loop循环语句,而可以使用向量运算来提高程序运行速度。

(责任编辑:IT教学网)

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