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Python與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)——開一個(gè)新坑

2019-11-14 09:00:27
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供稿:網(wǎng)友
《教女朋友學(xué)Python》基礎(chǔ)篇完結(jié)之后,有的人的手就開始熱得發(fā)燙了,總想用Python搞點(diǎn)大事情。于是我們就來搞點(diǎn)大事,開個(gè)新坑《Python與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》,作為《教女朋友學(xué)Python》的續(xù)作,屌不屌。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一聽就是個(gè)能唬住人的詞,起碼我是不懂的,接都沒接觸過,所以我找了一本書,準(zhǔn)備半翻譯半自我發(fā)揮,就當(dāng)作是我的學(xué)習(xí)筆記吧,每四天更新一期,與《劉小玩美食教程》交替發(fā)布在微信公眾號(hào)下。我找的這本書叫《Neural Networks and Deep Learning》,作者 Michael Nielsen,美國(guó)人,量子物理學(xué)家、科技作家、程序員。我之所以選這本書,第一是因?yàn)檫@本書評(píng)價(jià)相當(dāng)高;第二是因?yàn)檫@本書采用的許可協(xié)議是Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License ,我可以隨隨便便在這翻譯發(fā)表,直接用書里面的素材而不用擔(dān)心版權(quán)問題,只要我不拿翻譯出來的東西賣錢就沒問題。第三是因?yàn)榇蟛糠种v人工智能和深度學(xué)習(xí)的書使用的R語(yǔ)言,恰好這本書用的Python,完美契合我的上一個(gè)專題。原書地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html,作者博客地址:http://michaelnielsen.org/。另外這本書目前是有中文譯本的,網(wǎng)上可以搜到,我之所以找虐選擇自己去看去翻譯英文版,是因?yàn)橹形陌娣g的那哥們是個(gè)高手,很多數(shù)學(xué)原理都一筆帶過,原作中有比較詳細(xì)的推導(dǎo)。而我的數(shù)學(xué)基本屬于癱瘓級(jí)別,和殘廢級(jí)別的英語(yǔ)比起來,殘廢比癱瘓好像稍微好一點(diǎn),畢竟殘廢還可以用拐杖。此外也因?yàn)槲易约河X得我可以把復(fù)雜的技術(shù)問題說的比較簡(jiǎn)單有趣,要是看了別人的表述,我也許就不知道該怎么說了。這本書主要講了兩個(gè)內(nèi)容,第一個(gè)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他是一種編程方式,能過讓計(jì)算機(jī)從已有的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),自己去解決問題;以前我們編程,是讓計(jì)算機(jī)去怎么做,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是我們給計(jì)算機(jī)喂數(shù)據(jù),讓他自己去學(xué)著做。第二個(gè)是深度學(xué)習(xí),就是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程時(shí)通過數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法。根據(jù)作者在前言部分所說,這本書主要是講理論的,他會(huì)比較深刻的論述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)里面的核心概念,輔以編程實(shí)踐,學(xué)完之后可以比較容易的上手各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)。因此需要一定的編程基礎(chǔ),但不必是專家,學(xué)完我們的《教女朋友學(xué)Python》課程,輔以百度,就應(yīng)該看得懂了。數(shù)學(xué)嘛,作者也說要求不是很嚴(yán)格,不過我還是感覺很慌,所以重新買了《高等數(shù)學(xué)》和《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與概率論》當(dāng)工具書用,在轉(zhuǎn)述的時(shí)候能避開就避開吧,畢竟在微信公眾號(hào)里面寫數(shù)學(xué)公式還是有點(diǎn)坑的。

作者在前言里面還說,一個(gè)最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用來識(shí)別手寫數(shù)字的(如圖),只要七十多行代碼,而準(zhǔn)確率高達(dá)96%,看著還有點(diǎn)小激動(dòng)呢。

好了,坑挖好了,從下期開始填,預(yù)計(jì)用十五期左右填完。

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