Nicht-mathematische Beschreibung neuronaler Netzwerke

Question

Ich bin kein Mathematiker. Ich genieße ein gute Mathe-Puzzle, aber ich gebe meine Schwächen von ganzem Herzen. Das heißt, ich habe immer ein Interesse an Neural Networks hatte, und während ich sie genug verstehen, um sie von Grund auf neu zu implementieren, ich traf eine Wand, wenn ich verstehen müssen, jedes Konzept, das ich nur für mathematische Beweise finden können. Wo ist Leitfaden für den Programmierer an neuronale Netze, Code anstelle der Formel die praktischen Überlegungen zu erklären?

Answer 1

Eine weitere Alternative ist eine nicht-mathematische, nicht-Programmierung Erklärung. Das Buch Blondie24: am Rande des AI Spiele enthält eine wirklich große Erklärung von neuralen Netzwerke. Es geht um ein Kontrolleure Spiel vom Autor entwickelte KI. Es ist nicht vollständig ohne Programmierung Referenzen, aber es macht einen guten Job zu erklären, wie die Algorithmen arbeiten, ohne in den Code der Lösung zu bekommen.

Answer 2

Leider, ich weiß nicht, ob es eine gute Single „Programmierer Quelle“ ist, dass Sie alle Konzepte geben. Ich mochte Neuro- und Adaptive Systeme: Grundlagen durch Simulationen .

Der beste Weg, ein „Programmierer Verständnis“ von neuronalen Netzen haben, ist nicht so sehr durch den Code untersuchen, sondern in dem Problem und die richtigen Ergebnisse. Also, wenn Sie nicht in Mathe aussehen wollen, empfehle ich Ihnen zu einem bestimmten Problem zu suchen. Betrachten wir zum Beispiel das XOR-Problem als ein Beispiel, warum Sie nicht-lineare Aktivierungsfunktionen benötigen, sehen Sie die Anzahl der Variablen und deren mögliche Werte für das Verständnis, warum ein neuronales Netz muss von einer bestimmten Größe und toplogy als wirksam zu sein, und teilen Sie Ihre Daten in Zug / Testsysteme und tun Studien, um zu sehen, warum Überanpassung gefährlich ist. Untersuchen Sie den Code mit den Daten.

Ich empfehle, nicht zu auch immer aufgehängt, aber das Lesen weiter. Bestimmte Praktiken in Feedforward-Netzwerken werden mehr deutlich, wenn man ihre Generalisierung bei rezidivierenden und konstruktiven neuronale Netzen zu sehen. Ich empfehle gehen auch weiter. Bayesian Netze, Fuzzy kognitiven Karten, SOM, Boltzmann-Maschinen, simulierte Glühen und Verstärkung Lernen alle haben Intuitionen

Enthält diese gehen auf Ihre Frage zu beantworten?

Answer 3

Sie müssen ein wenig Verständnis in entweder Pascal oder Delphi aber dieser Übersicht von Thinkquest ist ziemlich hilfreich von einem Programmierstandpunkt. Es erklärt auch, einige der Schwierigkeiten und warum die Mathematik ein wenig einschüchternd aussieht. (Ich bin kein entweder Mathematiker.)

ich in dieser Art der Sache ziemlich interessiert war (ist immer noch zum größten Teil) eine Weile zurück, und auf der Suche nach einigen zu durchschreiten, die ich ziemlich schnell folgen kann.

Hope, die ein wenig zumindest hilft.

Answer 4

Ich habe persönlich verwendet:

Praktische Neural Network Recipes in C ++

http://www.amazon.com/Practical-Neural-Network-Recipes -C / dp / 0124790402 / ref = pd_bxgy_b_img_b / 179-4083507-8029219

Der Autor meiner Meinung nach nicht vollständig der leistungsfähigere Funktionalität von C ++ verwenden, in vielen Fällen ist es eher wie traditionelles C mit Klassen liest. Das Buch ist auch ein wenig von jetzt datiert.

JEDOCH - wenn Sie in neuronalen Netzen verwendet Erklärungen der Algorithmen und Techniken benötigen, in einer Art und Weise erklärt, dass ein intelligenter Laie verstehen konnte, so dass man sich diese Dinge gehen und versuchen, für sich selbst, dann würde ich auf jeden Fall dieses Buch geben ein Versuch. Nicht viel Nabelschau hier weitergeht, das ist, was ich mochte.

Es führt Sie durch alle wichtigen Dinge benötigt ein neuronales Netzwerk zu programmieren - wie die aktuelle Ausgabe mit der gewünscht, um zu vergleichen, um ein Fehlersignal zu erhalten, und dann dieses Fehlersignal in Verbindung mit Backpropagation-Algorithmen verwenden, um das zu ändern Netzwerk-Link Verbindungsstärken, dies zu tun iterativ, so dass nach und nach das neuronale Netzwerk ‚lernt‘ die Aufgabe.

Answer 5

Ich habe einen Artikel mit fast genau diesem Titel. Der Artikel beschreibt, wie die Daten in ein neuronales Netz dargestellt wird, sowie andere Methoden des maschinellen Lernens, wie Support-Vektor-Maschinen.

http://www.heatonresearch.com/content/ nicht-mathematisch-Einführung-using-neural-Netzwerke