内容简介
本书是一本面向初学者的神经网络编程指南，以Python为工具，手把手教会读者从零开始构建自己的神经网络。
作者塔里克·拉希德以清晰易懂的语言，循序渐进地讲解了神经网络的基本概念，包括感知机、激活函数、反向传播等核心原理。书中通过大量图示和代码示例，帮助读者直观理解神经网络的工作机制，而无需深厚的数学基础。
全书实践导向，从单层神经网络逐步过渡到多层网络，并最终实现一个可运行的MNIST手写数字识别系统。每个章节都配有完整的Python代码，读者可以边学边练，在实战中掌握神经网络的编程技巧。
本书适合所有对人工智能和机器学习感兴趣的初学者，尤其是希望快速上手神经网络编程的Python开发者。无论你是学生、程序员还是爱好者，都能通过本书获得扎实的神经网络编程基础。
目录
内容提要
译者序
第1章 神经网络如何工作
1.1 尺有所短，寸有所长
1.2 一台简单的预测机
译者序
第1章 神经网络如何工作
1.1 尺有所短，寸有所长
1.2 一台简单的预测机
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