这本Python神经网络编程图书，是2018-04-01月由人民邮电出版社所出版的，著作者信息： [英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid） 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787115474810，品牌：异步图书, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数未知，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。
此书内容摘要
本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。
关于此书作者
塔里克·拉希德 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术领域，领导并组织伦敦Python聚会小组（近3000名成员）。
编辑们的推荐
当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。
这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络，而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。
——M Ludvig
强烈推荐本书。这本书使得人工神经网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例，以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的，效果不错！
——美亚的一位读者
如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这应该是你的第1本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。
——Niyazi Kemer
这是一本优秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识，特别是矩阵乘法和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神经网络。
——Daniel Oderbolz
Python神经网络编程图书的目录
第 1 章神经网络如何工作001
1.1尺有所短，寸有所长 001
1.2一台简单的预测机 003
1.3分类器与预测器并无太大差别008
1.4训练简单的分类器011
1.5有时候一个分类器不足以求解问题020
1.6神经元——大自然的计算机器024
1.7在神经网络中追踪信号033
1.8凭心而论，矩阵乘法大有用途037
1.9使用矩阵乘法的三层神经网络示例043
1.10学习来自多个节点的权重051
1.11多个输出节点反向传播误差053
1.12反向传播误差到更多层中054
1.13使用矩阵乘法进行反向传播误差058
1.14我们实际上如何更新权重061
1.15权重更新成功范例077
1.16准备数据078
第 2 章使用Python进行DIY 083
2.1Python083
2.2交互式Python = IPython084
2.3优雅地开始使用Python085
2.4使用Python制作神经网络 105
2.5手写数字的数据集MNIST 121
第 3 章趣味盎然 153
3.1自己的手写数字153
3.2神经网络大脑内部156
3.3创建新的训练数据：旋转图像160
3.4结语164
附录A微积分简介 165
A.1一条平直的线166
A.2一条斜线168
A.3一条曲线170
A.4手绘微积分172
A.5非手绘微积分174
A.6无需绘制图表的微积分177
A.7模式180
A.8函数的函数182
附录B使用树莓派来工作 186
B.1安装IPython187
B.2确保各项工作正常进行193
B.3训练和测试神经网络194
B.4树莓派成功了 195
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