《Python神经网络编程》阅读笔记1

《Python神经网络编程》是由塔里克·拉希德编写的一本神经网络入门书籍。全书主要分为三章，第1章（80页左右）介绍了神经网络中所用到的数学思想，第2章（70页左右）介绍了如何用Python实现神经网络，第3章（10页左右）进一步介绍一些简单的神经网络。个人认为这本书应该是一本非常好的科普读物，且页数不到200页，适合大众阅读。

在译者林赐的序中，可以初步了解到，仅仅通过高中数学，就可以打造出一个专家级别的“神经网络”。同时译者认为，人个人的学习并不能停留在对课本的知识的掌握上，而要不断地探索、不断地创新。本书只要有一定的中学数学基础和对计算的兴趣就可以读懂。

作为阅读笔记的作者，由于我是边看书边写阅读笔记，所以我也不知道这本书的难度有多大。实际上这本书我已经买了有几年了，但没有真正开始看过。而且书中的图看起来也有一些抽象。尽管如此，我认为译者的见解应该是正确的，所以希望我的读者也能和我一起坚持地学习完本书中的知识。这一系列的阅读笔记将记录重要的知识片段，记录我的一些实际操作和实验结果，记录我所遇到的一些问题。

人工智能学科在上世纪50年代成立，但发展十分缓慢。直到Netrual Network，即神经网络的出现，使得计算机能够做一些非常奇妙的事情。接下来我们将逐步了解神经网络如何工作，制作自己的神经网络，训练神经网络来识别人类的手写字符等。

你可以在本书中了解什么是神经网络/设计和使用自己的神经网络/领略在神经网络中发挥作用的数学思想。

只要你高中毕业，就应该具有足够的知识去学习本书的内容。

神经网络涉及最困难的运算大概是梯度演算（不知道什么意思，但是梯度算是微分学里很基本的一个概念，应该就是同一个梯度）。

在第1章中甚至不包含编程知识，并且即使在后续章节也不需要预先了解python知识，请放心学习。

使用的软件工具都是开源免费的，且代码测试甚至不需要实际的高性能计算机，仅仅用树莓派就可以运行。

作者说：“如果我没能给你信心和愿望，进一步探索那无比丰富的人工智能领域，那么这是我的失败。”

同样，如果我的阅读笔记没能帮助你简要的了解本书的内容或是了解到我的学习过程，那么这也将是我的失败。但由于笔记的作用是有限的，很多概念的理解我可能不好表述，所以有志于学习神经网络的同学也应当自己研读本书记录心得。

本系列笔记仅作个人学习记录分享，并非教程。