大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于从零开始学习python神经网络的问题，于是小编就整理了2个相关介绍从零开始学习Python神经网络的解答，让我们一起看看吧。
python神经网络用什么模块？
在Python中，可以使用多个模块来实现神经网络，其中最常用的是以下几个模块：
1. TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，提供了丰富的神经网络相关的功能和工具。
2. Keras：一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。
3. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供了动态图的支持，使得模型的构建和调试更加灵活。
4. scikit-learn：一个机器学习库，提供了一些基本的神经网络模型，如多层感知机（MLP）等。
学习神经网络需要哪些前导知识？
2. 微积分（初级）：反向传播（back propagation）就是求导链式法则的应用
3. 线性代数+微积分：学会对矩阵函数（变量是矩阵的函数）求导之后，计算会快很多
4. 编程语言（matlab/python优先）：这两种语言可以很方便做线性代数计算（python可以用numpy）
理解
5. 线性代数（中级）：特征值特征向量、线性方程组等等，为做准备
6. 微积分（中级）：梯度、Hessian、曲率等等，为优化做准备
7. 凸优化（中级）：优化算法等，结合线性代数和微积分的知识，可以更好地了解怎么训练神经网络
8. 概率统计/随机数学（中级）：了解一些深层神经网络的概率模型，比如resticted Boltzmann machines之类的
应用
这两年，人工智能已经逐渐成为了行业最火的话题，但到目前为止，人工智能还只要停留在科学研究阶段，还没到大规模的应用阶段，很多人想接触和学习相关的知识，但是又害怕自己的知识储备不够用往往无法下手。目前人工智能的核心是深度学习，而深度学习的核心是神经网络，那么需要做哪些预备知识才能够帮助自己的更好的学习神经网络这门课程呢？
1. 最简单的神经网络模型让你消除学习难度的顾虑
举个简单的例子，现在需要通过发动机来判定一辆车的价格，建立一个直角坐标系，横坐标***设为发动机数据e而竖坐标***设为p，***设有一组车的数据，均匀分布在坐标系中，相信大家都学过线性回归，就算是只上过高中也会对回归函数有一定的了解。最终你得到的一条很好能拟合发动机和价格之间关系的折线，其中***设发动机参数和价格的关系是连续不间断的，那么这个处理过程则可以抽象成以下的关系，如下：
这便是一个最简单的神经网络，中中间部分就是一个神经元，现在是不是觉得神经网络很简单？那么自然世界的真实用例肯定不可能这么简单，那么我们知道除了发动机、汽车的空间大小、内饰、做工、空调系统、导航系统等等一系列的参数都可以影响汽车的价格，那么你会发现你的输入值越来越多，那么输出值也就越来越准确，如果再加上其他的外界因素，那么你这个模拟的模型就会越来越接近真实值，这便是神经网络，这便是深度学习的核心，也是人工智能的核心，但是抽象以后你会觉得其实并不难。
因此为什么要觉得自己不适合或者因为自己的知识储备不够而拒绝接受新的知识呢？不仅仅是人工智能，其他领域也都一样。
2. 要想有一定的造诣尤其是想吃这口饭，你必须要学习更多
当然，对于要想获得更多的专业的知识，那么具体哪些知识能让你事半功倍呢？首先对于学习计算机的学生来说，不管你用不用得到，有几门本事学习好了，百利无一害，一是微积分、二是离散数学、三是[_a***_]，毫无疑问，计算机科学本质上跟数学关系紧密，甚至可以说数学就是编程的本质，这也是最早图灵完备的计算机的最初来源，而微积分、离散数学是计算机科学的基础数学知识。
对于英语，相信不用多说，不是必须，却是让你事半功倍的好工具，英语知识好，你可以看国外众多的顶级名校的mooc，你可以第一时间找到最新的人工智能前沿知识，能第一时间翻看最新的技术文档，毫无疑问学好英语让你求知路上更加简单。除此之外，你需要掌握更多的线性代数和概率论方面的知识，矩阵运算是神经网络的核心，线性方程组、凸优化、梯度等等知识能够让你在算法优化上取得更好的结果。当然，你还需要较好的计算机基础、编程基础，建议了解一些关于视觉识别方面的行业资讯、了解一些组成、编译方面的知识，编程语言的话python是个不错的选择。
3. 最后给大家推荐一些比较好的人工智能学习***
对于人工智能的学习，毫无疑问，如果有好的学习***、学习工具那么将会事半功倍。Stanford的CS231n是李飞飞教授关于视觉识别的比较好的课程， 人工智能领域的泰斗，神经网络之父Geoffrey Hinton 老爷子的《Neutral Network for Machine Learning》课程，恩达博士的Deep learning课程，都是很好的学习人工智能的入门课程，让你能更快的进入人工智能的学习。
到此，以上就是小编对于从零开始学习python神经网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于从零开始学习python神经网络的2点解答对大家有用。
