第 1 章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作001


1.1　尺有所短，寸有所長 001


1.2　一臺簡單的預測機 003


1.3　分類器與預測器并無太大差別008


1.4　訓練簡單的分類器　011


1.5　有時候一個分類器不足以求解問題　020


1.6　神經(jīng)元——大自然的計算機器　024


1.7　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中追蹤信號　033


1.8　憑心而論，矩陣乘法大有用途　037


1.9　使用矩陣乘法的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例　043


1.10　學習來自多個節(jié)點的權(quán)重　051


1.11　多個輸出節(jié)點反向傳播誤差053


1.12　反向傳播誤差到更多層中　054


1.13　使用矩陣乘法進行反向傳播誤差　058


1.14　我們實際上如何更新權(quán)重　061


1.15　權(quán)重更新成功范例　077


1.16　準備數(shù)據(jù)　078





第 2 章　使用Python進行DIY 083


2.1　Python　083


2.2　交互式Python = IPython　084


2.3　優(yōu)雅地開始使用Python　085


2.4　使用Python制作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 105


2.5　手寫數(shù)字的數(shù)據(jù)集MNIST 121





第 3 章　趣味盎然 153


3.1　自己的手寫數(shù)字　153


3.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦內(nèi)部　156


3.3　創(chuàng)建新的訓練數(shù)據(jù)：旋轉(zhuǎn)圖像　160


3.4　結(jié)語　164





附錄A　微積分簡介 165


A.1　一條平直的線　166


A.2　一條斜線　168


A.3　一條曲線　170


A.4　手繪微積分　172


A.5　非手繪微積分　174


A.6　無需繪制圖表的微積分　177


A.7　模式　180


A.8　函數(shù)的函數(shù)　182





附錄B　使用樹莓派來工作 186


B.1　安裝IPython　187


B.2　確保各項工作正常進行　193


B.3　訓練和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　194


B.4　樹莓派成功了 195