Python神经网络编程电子版(python神经网络编程pdf百度云下载)

关于神经网络 需要学习python的哪些知识？

最基础的部分的话需要：线性代数，机器学习，微积分，优化等等。

几乎所有操作都有矩阵运算，所以至少最基础的线性代数需要掌握

建议从单一的感知机Perceptron出发，继而认识到Decision Boundary(判别边界),以及最简单的一些“监督训练”的概念等，有机器学习的基础最好。就结果而言，诸如“过拟合”之类的概念，以及对应的解决方法比如L1 L2归一，学习率等也都可以从单个感知机的概念开始入门。

从单层感知器推广到普通的多层感知器MLP。然后推广到简单的神经网络（激活函数从阶跃“软化”为诸如tanh等类型的函数），然后引入特定类型的网络结构，比如最基本的全连接、前向传播等等概念。进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chain rule）,以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。

其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。

BP神经网络——Python简单实现三层神经网络（Numpy）

我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。

1. 应用Sigmoid函数

我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。

2. 训练模型

这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入将具有权重（正或负）。

这意味着具有大量正权重或大量负权重的输入将对结果输出产生更大的影响。

我们最初是将每个权重分配给一个随机数。

本文参考翻译于此网站 —— 原文

《Python神经网络》2——神经元

虽然计算机拥有相对大量的电子计算元件、巨大的存储空间，并且这些计算机的运行频率比肉蓬蓬、软绵绵的生物大脑要快得多，但是即使是像鸽子一样小的大脑，其能力也远远大于这些电子计算机。

传统的计算机按照严格的串行顺序，相当准确具体地处理数据。对于这些冰冷坚硬的计算机而言，不存在模糊性和不确定性。而另一方面，动物的大脑表面上看起来以慢得多的节奏运行，却似乎以并行方式处理信号，模糊性是其计算的一种特征。

虽然神经元有各种形式，但是所有的神经元都是将电信号从一端传输到另一端，沿着轴突，将电信号从树突传到树突。然后，这些信号从?一个神经元传递到另一个神经元。

我们需要多少神经元才能执行相对复杂的有趣任务呢？

一般来说，能力非常强的人类大脑有大约1000亿个神经元！一只果蝇有约10万个神经元，能够飞翔、觅食、躲避危险、寻找食物以及执行许多相当复杂的任务。? 10万个神经元，这个数字恰好落在了现代计算机试图复制的范围内。? ? 一只线虫仅仅具有302个神经元，与今天的数字计算资源相比，简直就是微乎其微！但是一直线虫能够完成一些相当有用的任务，而这些任务对于尺寸大得多的传统计算机程序而言却难以完成。

激活函数：

阶跃函数，S函数。