python神经网络编程 代码,python神经网络编程 豆瓣_神经网络代码 知乎

深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。

即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。

如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从AndrewTrask写的Grokkingdeeplearning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。

除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。

这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。

用Python构建人工神经元大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。

相比之下，《运用深度学习》（GrokkingDeepLearning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。《运用深度学习》你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。

查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。

这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。

在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。

有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。

您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。

当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。

Python的深度神经网络有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。

当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。

如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。

在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。代码库有点麻烦并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。

在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiterNotebook文件。

jupiterNotebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。

Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。

作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。此外，Trask在Python2.7中编写了这些代码。

虽然他已经确保了代码在Python3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“foriinrange(len(array))”范式在数组上迭代)。

更广阔的人工智能图景Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。

但正如泰温·兰尼斯特(TywinLannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。