《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搞點大事情。于是我們就來搞點大事，開個新坑《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)布在微信公眾號下。我找的這本書叫《Neural Networks and Deep Learning》，作者 Michael Nielsen，美國人，量子物理學(xué)家、科技作家、程序員。我之所以選這本書，第一是因為這本書評價相當(dāng)高；第二是因為這本書采用的許可協(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。第三是因為大部分講人工智能和深度學(xué)習(xí)的書使用的R語言，恰好這本書用的Python，完美契合我的上一個專題。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，是因為中文版翻譯的那哥們是個高手，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)基本屬于癱瘓級別，和殘廢級別的英語比起來，殘廢比癱瘓好像稍微好一點，畢竟殘廢還可以用拐杖。此外也因為我自己覺得我可以把復(fù)雜的技術(shù)問題說的比較簡單有趣，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內(nèi)容，第一個是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他是一種編程方式，能過讓計算機(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，是讓計算機(jī)去怎么做，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是我們給計算機(jī)喂數(shù)據(jù)，讓他自己去學(xué)著做。第二個是深度學(xué)習(xí)，就是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程時通過數(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。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)計與概率論》當(dāng)工具書用，在轉(zhuǎn)述的時候能避開就避開吧，畢竟在微信公眾號里面寫數(shù)學(xué)公式還是有點坑的。
