Voraussetzungen, um zu lesen Bücher über Neuronale Netze (und verstehen)

Question

Ich habe versucht, über Neuronale Netze für eine Weile jetzt zu lernen, und ich kann einige grundlegend Tutorials online verstehen, und ich habe in der Lage gewesen, durch Teile von Neural Computing - eine Einführung aber auch dort, ich bin Verglasung über eine Menge von der Mathematik, und es wird vollständig über den Kopf nach dem erste Kapitel. Selbst dann ist es das am wenigsten Buch „Mathe-y“ finde ich.

Es ist nicht, dass ich von der Mathematik oder etwas Angst habe, es ist nur habe ich nicht gelernt, was ich brauche, und ich bin nicht sicher, was ich genau brauche. Ich bin derzeit in meiner örtlichen Universität eingeschrieben, an der Arbeit an Klassen Aufholjagd Ich brauche die MS in Comp einzugeben. Sci-Programm (meine BA in Wirtschaft / Info. Sys.) Und ich habe nicht sehr weit gekommen. Nach der kleinen Kursbeschreibungen der Universität, sind NN tatsächlich in einem Kurs Elektrotechnik abgedeckt auf Mustererkennung (scheint mir seltsam, dass dieser Kurs EE), die wenig EE prereq der hat, dass ich nicht in die MS Comp erhalten muß . Sci. Programm.

Ich bin sehr interessiert an diesem Thema und weiß, ich will schließlich viel mehr darüber erfahren, das Problem ist, ich weiß nicht, was ich zuerst wissen müssen. Hier sind Themen, die ich glaube, ich könnte brauchen, aber das ist nur Spekulation aus Unwissenheit:

• Single Variable Calculus (Ich habe Calc I und II hatte, so dass ich denke, dass ich hier behandelt werde, nur der Vollständigkeit halber Auflistung)
• Multi Variable Calculus
• Lineare Algebra (ich dies formell noch nicht getroffen haben, kann aber tatsächlich viele der Konzepte aus verstehen, was ich habe es geschafft, auf Wikipedia und anderen Websites grok)
• Diskrete Mathematik (andere ich nicht formell genommen habe, aber gelernt, einen Teil auf meinem eigenen
• Graphentheorie
• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Bayes-Statistiken
• Circuit Design
• Andere Mathematik?
• Andere comp sci Themen

Offensichtlich gibt es einen neurowissenschaftlichen Komponente auch hier, aber ich habe eigentlich keine Schwierigkeiten zu verstehen, Bücher habe, als sie darüber reden, wie zu NN angelegt, vor allem wegen seines konzeptuellen

Kurz gesagt, kann jemand auslegen einen halb klaren Weg, dass man wirklich verstehen muss, lesen Buch auf und schließlich Neuronale Netze implementieren?

Answer 1

Wenn Sie eine Liste von College-Kurse möchten, die Sie benötigen, um das Buch zu verstehen, hier ist es:

• Calculus (I, II und III)
• Differentialgleichungen
• Lineare Algebra
• Statistik (oder eine gute Abdeckung von Bayes)

Allerdings habe ich in meinen NN Klassen ohne Diff just fine. Gl. und hatte gerade sehen Konzepte, die ich noch nicht studiert hatte.

Sie können den Black-Box-Ansatz wie oben, aber wenn Sie wirklich die Mathematik und die Umsetzung der Netzwerk verstehen wollen, müssen Sie studieren. Es wird eine steile Lernkurve sein, die Nutzung fortgeschrittener Netze, egal zu begreifen, was Sie tun. Sie können entweder die oben genannten Klassen nehmen zuerst, oder Sie können das Buch zu lesen beginnen und sehen alles, was Sie auf wikipedia nicht begreifen, und dann von diesem Artikel lesen, was auch immer Sie sie lesen, zu verstehen, etc. Sie das finden werden, So oder so, werden Sie schließlich vorbei, dass die ersten flüchtigen Blick bekommen und die Dinge werden einfacher sein.

Es wäre gut, wenn man uns gesagt, warum Sie neuronale Netze lernen wollen. Ich habe nicht eine einzige Verwendung für sie in meiner beruflichen Laufbahn gefunden, obwohl ich kein Spiel-Entwickler oder Telekommunikations Entwickler bin.

Answer 2

Sie können nicht „neuronale Netze“ implementieren - Sie werden eine bestimmte Art von NN am Ende der Umsetzung (z perceptron). Es gibt viele verschiedene Arten von neuronalen Netzen, die jeweils besser geeignet für einige spezifische Art von Aufgabe, und jede Art verwendet einige Mathe (und nicht nur Mathematik) Konzepte, die auf die jeweilige Art spezifisch nur sind. Verwenden Sie zum Beispiel Boltzmann-Maschinen-Konzepte aus dem statistischen Thermodynamik (gegründet von Boltzmann).

Was Ihre Frage:. Ohne ein klares Ziel gibt es keinen klar ist (auch nicht "semi-clear") Pfad

Answer 3

Ich zweiten zvrba der Idee, dass man sich ein klares Ziel gesetzt. Einige Leitfragen: ein. Haben Sie NNs als Modell der biologischen Netzwerken oder als Rechenwerkzeug zu studieren? b. Sie interessieren sich für ihr Lernen Aspekt? Assoziativspeicher? Signalverarbeitung? c. Wollen Sie komplexe Theorie verstehen? oder gerade genug, um Simulationssoftware zu schreiben?

Außerdem würde ich klein anfangen: Umsetzung eines perceptron in Ihrer bevorzugten Programmiersprache. Die Mathematik ist nicht so schlimm, und es wird wahrscheinlich auf dem nächsten Schritt konzentrieren. Verwenden Sie eine binäre Klassifizierung Datensatz sagen UCI Tic-Tac-Toe endgame .

Answer 4

Für einfache, rück prorogation neuronale Netze, die wichtigsten Dinge sind:

• Calculus

• Lineare Algebra

• Grund Statistik / Probability

Wenn Sie gerade auf der Suche nach spezifischeren Themen (Sie sagten, Sie bereits Calc hat, so werde ich auslassen), hier sind einige Themen, die nützlich sein zu wissen, wenn auch nicht unbedingt unmittelbar ein neuronales Netzwerk zum Aufbau :

• Lösung linearer Gleichungssysteme (Sie dies in einer Lineare Algebra Kurs lernen würde)

• Least Squares Regression

• Optimierungstheorie

Sie sollten erkennen, dass es mehrere andere Methoden, die bestimmte Probleme zusammen mit neuronalen Netzen zu lösen verwendet werden kann.

Oft ist der schwierigste Aspekt ein Problem zu lösen, ist die beste Methode der Bestimmung zu verwenden.

Answer 5

, obwohl ich es im Jahr 2018 bin zu beantworten, aber ich denke, es wird eine Menge von Neuankömmlingen helfen, die neuronale Netz versuchen zu lernen. Alle Online-Kursmaterial online zur Verfügung erwarten, dass der Leser hohe mathematische Kenntnisse oder Erfahrung haben. Es gibt ein Buch mit dem Titel „MAKE YOUR OWN neuronales Netzwerk“ von Tariq Rashid. Er erwartet, dass der Leser Gymnasium Mathematik Wissen haben. das ist alles . bis zum Ende des Buchs würden Sie in der Lage sein, ein Programm zu machen, die Ihre Handschrift liest.