python神经⽹络书籍_九本不容错过的深度学习和神经⽹络书
籍
针对 30 多本深度学习和神经⽹络书籍，我们(AI Optify 数据团队)使⽤不同指标(⽐如，在线评价、打分、所涉主题、作者影响⼒、出版年份、社交媒体是否提及等)训练机器学习算法，为每本书打分、排名。读者可能会喜欢我们的推荐，因为这份榜单基于数据并且客观。排名靠前的九本书如下。
1. 搭建你⾃⼰的神经⽹络(Make Your Own Neural Network)
价格：45 美元
⼀步步让你了解神经⽹络的数学原理并⽤ Python 搭建⾃⼰的神经⽹络。神经⽹络是深度学习和⼈⼯智能的关键元素。然⽽，⼏乎很少有⼈真正了解神经⽹络如何运作。本书从⾮常简单的思想开始，让你在趣味和从容不迫中，逐渐了解神经⽹络的运作原理。
2. 神经⽹络设计(第⼆版)(Neural Network Design 2nd Edition)
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价格：28 美元
本书作者著有 Neural Network Toolbox for MATLAB ⼀书。本书清楚详细介绍了基本神经⽹络结构和学习规则。其中，作者条理清楚地介绍了主要的神经⽹络、训练⽅法以及如何⽤来解决实际问题。⼴泛介绍了前馈⽹络(包括多层和径向基⽹络)和循环⽹络的训练⽅法是本书的⼀⼤特点。
3. ⽤于模式识别的神经⽹络(计量经济学⾼级教程)(Neural Networks for Pattern Recognition Advanced Texts in Econometrics)
学习c语言用什么app价格：58 美元
本书⾸次从统计模式识别⾓度全⾯介绍了前馈神经⽹络。在引介基本概念后，作者检视了概率密度函数的建模技巧以及多层感知机以及径向基函数⽹络模型的特性和优点。本书也介绍了各种不同形式的误差函数、误差函数极⼩化主要算法，神经⽹络的学习和泛化以及贝叶斯技巧及其应⽤。
4. 神经⽹络：⼀个综合性基础(第⼆版)(Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition)
价格：48 美元
⾯向计算机⼯程、电⼦⼯程以及计算机科学专业研究⽣的神经⽹络课程，全⾯、易读、结构合理，全⾯更新的教程仍然是⼯程学视⾓下、最全⾯的神经⽹络介绍，本书已全⾯修订。
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5. 深度学习基础：设计下⼀代机器智能的算法(Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms)
价格：33 美元
随着神经⽹络在 21 世纪的振兴，深度学习已经成为⼀个极其活跃的研究领域，它正在为现代机器学习铺平道路。本书使⽤实例和论证说明帮助你理解这个复杂领域内的主要概念。掌握深度学习仍然是很复杂与困难的，不过如果你对机器学习有基本的理解，对 Python 编程语⾔⽐较熟悉，还能有⼀点微积分的数学背景，那么这本书将能很好地帮助你学习深度学习。
6. 深度学习：⾃适应计算和机器学习系列(Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series))
价格：69 美元
⽂中提供数学和学科概念背景知识，其涵盖了线性代数、概率论和信息论、数值计算和机器学习等相关的背景知识。它阐述了⾏业从业者使⽤的深度学习技术，包含了深度前馈⽹络，正则化，优化算法，卷积⽹络，序列建模和实⽤性⽅法等。同时它对深度学习实际应⽤如⾃然语⾔处理、语⾳识别、计算机视觉、在线推荐系统、⽣物信息学和视频游戏也做了⼀个详尽的调查分析。
7. 神经锻造：前馈⼈⼯神经⽹络中的监督学习(Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks)
价格：63 美元
⼈⼯智能神经⽹络是⾮线形映射系统，它的结构简要的基于对⼈与动物⼤脑神经系统的观察。基础思路是简单单元的⼤规模系统以能⽣成许多复杂、有趣的⾏为的⽅式连接到⼀起。该书注重在前馈⼈⼯神经⽹络的⼀个⼦集，也就是多层感知器(MLP)。这是最普遍使⽤的神经⽹络，被应⽤于⾦融(预测)、制造业(流程控制)和科学(语⾳和图像识别)等多个领域。
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8. ⼈⼯神经⽹络基础(Fundamentals of Artificial Neural Networks)isnumberfind函数的使用方法
价格：45 美元
作为 IEEE Transactions on Neural Networks 的书评编辑，Mohamad Hassoun 有机会去评估近年来出现的众多关于⼈⼯神经⽹络的书籍。现在，在 Fundamentals of Artificial Neural Networks ⼀书中，他通过清楚的分辨⽬前神经⽹络研究员使⽤的理论与实践的基本概念与主要⽅法，⾸次对⼈⼯神经⽹络范式提供了系统性的解释。这样的⼀本系统的、统⼀的书籍，尽管缺少对最近神经⽹络发展的描述，也依然很适合于学⽣与从业者。
9. 深度学习：从业者的实⽤⽅法(Deep Learning: A Practitioner's Approach)
价格：28 美元
你想寻⼀本能阐述机器学习主要进展的核⼼书籍吗？Deep Learning: A Practitioner's Approach 为开发者和数据科学家提供最实⽤的信息，包括深度学习理论、最优⽅法和实⽤案例。作者 Adam Gibson 和 Josh Patterson 以⾮学术⽅式介绍了最新的相关论⽂和技术，并在他们的 DL4J 库中实现核⼼数学⽅法。如果你在嵌⼊式，桌⾯和⼤数据/ Hadoop spaces ⼯作，并真正想了解深度学习，那么这就是你想要的书。

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