ما هي بعض الموارد الجيدة للتعرف على الشبكات العصبية الاصطناعية؟[مغلق]

Question

أنا مهتم حقًا بالشبكات العصبية الاصطناعية، ولكني أبحث عن مكان للبدء منه.

ما هي الموارد المتوفرة وما هو المشروع الجيد للبدء؟

Answer 1

وفيما يلي بعض الأمثلة على العصبية صافي البرمجة. http://www.codeproject.com/KB/recipes/neural_dot_net.aspx

ويمكنك البدء في القراءة هنا: HTTP: // على شبكة الإنترنت .archive.org / الإنترنت / 20071025010456 / HTTP: //www.geocities.com/CapeCanaveral/Lab/3765/neural.html

وأنا من جهتي زاروا دورة حول هذا الموضوع، وعملت من خلال بعض الكتابات.

Answer 2

بادئ ذي بدء، يجب التخلي عن أي فكرة مفادها أن الشبكات العصبية الاصطناعية لا علاقة لها بالدماغ إلا أنها تشبه بشكل عابر شبكات الخلايا العصبية البيولوجية.إن تعلم علم الأحياء لن يساعدك على تطبيق الشبكات العصبية بشكل فعال؛تعلم الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل ونظرية الاحتمالات.يجب عليك على الأقل أن تتعرف على فكرة التمايز الأساسي للدوال، وقاعدة السلسلة، والمشتقات الجزئية (التدرج، والجاكوبيان، والهسي)، وفهم ضرب المصفوفات والقطري.

إن ما تفعله حقًا عندما تقوم بتدريب شبكة هو تحسين وظيفة كبيرة ومتعددة الأبعاد (تقليل قياس الخطأ الخاص بك فيما يتعلق بكل من الأوزان الموجودة في الشبكة)، وبالتالي فإن البحث في تقنيات التحسين العددي غير الخطي قد يكون مفيدًا.هذه مشكلة تمت دراستها على نطاق واسع ولها قاعدة كبيرة من المؤلفات خارج الشبكات العصبية، وهناك الكثير من ملاحظات المحاضرات في التحسين العددي المتاحة على شبكة الإنترنت.للبدء، يستخدم معظم الناس بسيطة نزول متدرج, ، ولكن هذا يمكن أن يكون أبطأ بكثير وأقل فعالية من الطرق الأكثر دقة مثل

بمجرد الانتهاء من الأفكار الأساسية، يمكنك البدء في تجربة وظائف "السحق" المختلفة في الطبقة المخفية، وإضافة أنواع مختلفة من التنظيم، وتعديلات متنوعة لجعل التعلم يسير بشكل أسرع.يرى هذه الورقة للحصول على قائمة شاملة بـ "أفضل الممارسات".

أحد أفضل الكتب حول هذا الموضوع هو كتاب كريس بيشوب الشبكات العصبية لنمط الاعتراف.إنه قديم إلى حد ما في هذه المرحلة ولكنه لا يزال مصدرًا ممتازًا، ويمكنك غالبًا العثور على نسخ مستعملة عبر الإنترنت مقابل حوالي 30 دولارًا.فصل الشبكة العصبية في كتابه الجديد، التعرف على الأنماط وتعلم الآلة, ، كما أنها شاملة تمامًا.للحصول على برنامج تعليمي جيد يركز على التنفيذ، شاهد هذا على CodeProject.com والتي تطبق نوعًا ذكيًا من الشبكات تسمى الشبكة التلافيفية، والتي تقيد الاتصال بطريقة تجعلها جيدة جدًا في تعلم تصنيف الأنماط المرئية.

أصبحت أجهزة المتجهات الداعمة وطرق kernel الأخرى شائعة جدًا لأنه يمكنك تطبيقها دون معرفة ما تفعله بحق الجحيم وغالبًا ما تحصل على نتائج مقبولة.من ناحية أخرى، تمثل الشبكات العصبية مشكلات تحسين ضخمة تتطلب ضبطًا دقيقًا، على الرغم من أنها لا تزال مفضلة للعديد من المشكلات، وخاصة المشكلات واسعة النطاق في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر.

Answer 3

وسأكون في غاية يوصي هذه السلسلة المتميزة التي أنوب Madhusudanan على مشروع القانون .

وويأخذك من خلال أساسيات لفهم كيفية عملها في من السهل أن نفهم طريقة ويظهر لك كيفية استخدام مكتبة brainnet له لإنشاء الخاصة بك.

Answer 4

والشبكات العصبية هي نوع من مخفوض الطبقة في هذه الأيام. آلات دعم ناقلات و <م> طرق نواة هي أفضل لأكثر من فئات المشاكل ثم العكسي. الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية التقاط الخيال من الناس الذين لا يعرفون الكثير عن تعلم الآلة الحديثة ولكنها ليست حالة من الفن.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي، وأوصي بقراءة بيتر نورفيغ في الذكاء الاصطناعي: نهج الحديثة . انها مسح واسعة من منظمة العفو الدولية والكثير من التكنولوجيا الحديثة. وغني على تقنيات التاريخ وقديمة جدا، وسوف أعطيك أسس أكثر اكتمالا في أساسيات AI والتعلم الجهاز.

والشبكات العصبية هي سهلة جدا، وإن كان. خاصة إذا كنت تستخدم الخوارزمية الجينية لتحديد الأوزان، بدلا من العكسي المناسبة.

Answer 5

أنا الثانية dwfتوصية الشبكات العصبية لنمط الاعتراف بواسطة كريس بيشوب.على الرغم من أنه ربما لا يكون نصًا أوليًا.من المحتمل أن يكون Norvig أو البرنامج التعليمي عبر الإنترنت (مع الكود في Matlab!) بمثابة مقدمة لطيفة.

سيكون المشروع المبدئي الجيد هو التعرف الضوئي على الحروف (OCR).يمكنك مسح صفحات النص وتغذية كل حرف عبر الشبكة من أجل إجراء التصنيف.(سيتعين عليك تدريب الشبكة أولاً بالطبع!).

Answer 6

راؤول كتاب روخاس " هو أأ بداية جيدة جدا (هو أيضا حر). أيضا، Haykin طبعة كتاب 3 ، على الرغم من الحجم الكبير، ويفسر بشكل جيد للغاية .

Answer 7

ويمكنني أن أوصي حيث لم تبدأ. اشتريت مقدمة إلى الشبكات العصبية كيفن غرني التي لديها ملاحظات جيدة في الأمازون ويدعي أنه "مقدمة للوصول للغاية إلى واحدة من أهم الموضوعات في العلوم المعرفية والكمبيوتر". شخصيا، أنا لا أوصي هذا الكتاب كبداية. أستطيع فهم فقط حوالي 10٪ منه، ولكن ربما انها مجرد لي (اللغة الإنجليزية ليست لغتي الأم). انا ذاهب للنظر في خيارات أخرى من هذا الموضوع.

Answer 8

http://www.ai-junkie.com/ann/evolved /nnt1.html : عبارة عن مقدمة واضحة إلى عدة طبقات المستقبلات، على الرغم من أنه لا يصف الخوارزمية العكسي

ويمكنك أيضا إلقاء نظرة على generation5.org الذي يوفر الكثير من المقالات حول AI بشكل عام، وبعض النصوص كبيرة حول الشبكة العصبية

Answer 9

إذا كنت لا تمانع في إنفاق المال، كتيب نظرية الدماغ والشبكات العصبية هو جيد جدا. أنه يحتوي على 287 مادة تغطي البحوث في العديد من التخصصات. ويبدأ بمقدمة والنظرية ومن ثم يسلط الضوء على المسارات من خلال المواد لتغطية أفضل اهتماماتك.

وأما بالنسبة للمشروع الأول، خرائط Kohonen هي مثيرة للاهتمام ل<أ href = ل "http://en.wikipedia.org/wiki/Category_theory" يختلط = "نوفولو noreferrer"> تصنيف : العثور على العلاقات الخفية في جمع الموسيقى الخاصة بك، <وأ href = "http://robocode.sourceforge.net / "يختلط =" نوفولو noreferrer "> بناء روبوت ذكية أو حل نيتفليكس جائزة .

Answer 10

وأعتقد أن نقطة انطلاق جيدة تكون دائما ويكيبيديا . هناك ستجد بعض روابط مفيدة إلى الوثائق والمشاريع التي تستخدم شبكات العصبية أيضا.

Answer 11

واثنين من الكتب التي استخدمت فيها أثناء دراستي:

وبالطبع Introductional: مقدمة لالعصبية الحاسبات التي كتبها إيغور الكسندر وهيلين مورتون

ودورة متقدمة: Neurocomputing روبرت هشت نيلسن

Answer 12

ولقد وجدت ذكر Fausett في أساسيات الشبكات العصبية واضحة وسهلة ل -الحصول على-في كتاب تمهيدي.

Answer 13

ولقد وجدت كتاب "الحاسوبية الاستخبارات" أن تكون مفيدة بشكل لا يصدق.

Answer 14

البرمجة الجماعية المخابرات يناقش هذا في سياق البحث وخوارزميات الترتيب. أيضا، في التعليمة البرمجية المتاحة هنا (في ch.4)، موضحة المفاهيم التي نوقشت في كتاب في المثال بيثون.

Answer 15

وأنا أتفق مع الأشخاص الآخرين الذين قال إن دراسة علم الأحياء ليست نقطة انطلاق جيدة ... لأن ثيريس الكثير من المعلومات غير ذات صلة في علم الأحياء. أنت لا تحتاج إلى فهم كيفية عمل الخلايا العصبية لإعادة وظائفه - تحتاج فقط لمحاكاة أفعالها. أنا نوصي "كيفية إنشاء عقل" حسب راي كورزويل - أنه ينتقل إلى الجانب البيولوجيا التي هي ذات الصلة لنماذج حسابية، (خلق الخلايا العصبية simualted من خلال الجمع بين عدة مدخلات وإطلاق النار مرة واحدة يتم التوصل إلى عتبة) ولكن يتجاهل الاشياء irrelvant مثل كيف يضيف الخلايا العصبية في الواقع thouse المدخلات togeather. (سوف تستخدم فقط + وعدم المساواة مقارنة لعتبة، على سبيل المثال)

وأود أيضا أن أشير إلى أن الكتاب ليس حقا عن "خلق العقل" - أنه يركز فقط على نمط الاعتراف heirarchical / القشرة المخية الحديثة. وقد تحدث الموضوع العام حول منذ 1980s وأعتقد، لذلك هناك الكثير من الكتب القديمة التي ربما تحتوي على أشكال بتاريخ قليلا من نفس المعلومات. لقد قرأت الوثائق القديمة مشيرا إلى أن نظام الرؤية، على سبيل المثال، هو متعدد الطبقات نمط التعرف. ويؤكد أن هذا ينطبق على القشرة المخية الحديثة برمتها. أيضا، تأخذ له 'توقعات' مع حبة الملح - تقديرات الأجهزة له ربما تكون دقيقة جدا، ولكن اعتقد انه يقلل كيف مهام بسيطة معقدة يمكن أن يكون (على سبيل المثال: قيادة السيارة). منح، وقال انه شهد الكثير من التقدم (وكانت جزءا من بعض منه) ولكن ما زلت اعتقد انه مفرط في التفاؤل. هناك فرق كبير بين السيارة AI أن تكون قادرة على قيادة ميل بنجاح 90٪ من الوقت، بالمقارنة مع 99.9 +٪ أن الإنسان يمكن القيام به. لا أتوقع أي AI أن يكون حقا من يقود لي لأتلست 20 عاما ... (أنا لا عد بي ام دابليو مسار السيارات التي تحتاج إلى "تدريب" على مسار الفعلي، كما أنها لا تلعب في الواقع نفسه لعبة)

إذا كان لديك بالفعل فكرة أساسية ما هو AI وكيف يمكن أن تكون على غرار، قد تكون أفضل حالا تخطي إلى شيء أكثر تقنية.

Answer 16

إذا كنت تريد أن تفعل بسرعة التعرف على تطبيقات لبعض المفاهيم الشبكة العصبية على محاكاة حقيقية، وهناك كتاب عظيم على الانترنت (الآن ويكي) يسمى 'الحاسوبية علم الأعصاب الإدراكي "في <لأ href =" HTTP: // الرمادي. colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main "يختلط =" نوفولو "> http://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main

ويستخدم هذا الكتاب في المدارس كما في كتاب، ويأخذك من خلال الكثير من مناطق الدماغ المختلفة، من الخلايا العصبية الفردية على طول الطريق لأداء عالي المستوى التنفيذي.

وبالإضافة إلى ذلك، يجري تضخيم كل قسم مع "المشاريع المنزلية التي هي بالفعل أسفل بالنسبة لك. مجرد تحميل، اتبع الخطوات، ومحاكاة كل شيء أن الفصل يتحدث عن. البرامج التي تستخدمها، الناشئة، هو finnicky قليلا ولكن قوية بشكل لا يصدق: في المنتج لأكثر من 10 عاما من العمل وأعتقد

وذهبت من خلال ذلك في فئة الطالب الجامعي هذا الفصل الدراسي الماضي، وكان كبيرا. يرشدك من خلال خطوة خطوة كل شيء