动手搭建神经网络：从入门到精通

"Make Your Own Neural Network" 是一本旨在让读者理解神经网络工作原理并动手构建自己的神经网络的书籍。作者通过逐步引导的方式，从基本的数学概念开始，结合Python编程语言，帮助读者掌握神经网络的构建和应用。 在书中，作者首先介绍了人工智能和神经网络的背景，解释了为何神经网络在当今的深度学习和人工智能领域扮演着关键角色。书的前半部分（Part 1）专注于理论，以易懂的方式讲解了神经网络的基础数学概念，包括预测、分类、单个分类器的局限性，以及生物神经元的工作模型。通过矩阵乘法来解释多层神经网络的信号传递，同时深入讨论了反向传播算法，用于优化权重更新，确保网络能够从训练数据中学习。 在Part 2中，作者引入Python编程语言，让读者逐步搭建一个能够识别手写数字的神经网络。这部分详细介绍了如何使用Python实现这一目标，包括处理MNIST手写数字数据集，这是神经网络学习的经典案例。读者将能够构建并训练一个能够达到专业水平性能的网络。 Part 3进一步扩展了这些概念，不仅提高了神经网络的性能至业界领先的98%，还让读者有机会测试网络对个人手写数字的识别，并探索神经网络内部的工作机制。此外，还展示了如何在低成本的Raspberry Pi设备上运行神经网络，使其更加贴近实际应用。 书中的内容经过精心设计，适合没有高级数学背景的读者，旨在降低神经网络学习的门槛，让更多人能够理解和利用这种强大的技术。通过这本书，读者不仅会获得神经网络的理论知识，还能获得实践经验，亲手创建自己的神经网络系统。