À la recherche d'une bonne référence sur les réseaux de neurones [fermé]
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03-07-2019 - |
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Quelles sont de bonnes ressources pour apprendre l'art artificiel Réseaux de neurones?
Je recherche un bon ouvrage de référence (ou un site Web) de niveau débutant sur différents types de réseaux neuronaux / leurs applications / exemples. Je n'ai aucune application particulière à l'esprit, je suis simplement curieux de savoir comment je peux les utiliser. Je suis particulièrement intéressé par leur utilisation avec Python, mais n’importe quel langage, voire même la théorie, suffiraient.
La solution
Il existe une série assez longue de cours disponibles à l'adresse Recherche Heaton . . Le cours est pour C # (disponible aussi pour Java), mais il explique longuement les concepts. Je vous suggère donc de le consulter même si vous codez vous-même en python.
Les cours sont au format vidéo, mais les concepts les plus importants sont également consignés.
Autres conseils
Voir les trois liens ci-dessous pour les réseaux de neurones utilisant Python:
Introduction aux réseaux de neurones
Tisser un réseau de neurones avec Python
Ron Stephens
&
Vous voudrez peut-être essayer Une brève introduction aux réseaux de neurones par David Kriesel. C'est un ebook richement illustré, disponible gratuitement. Il couvre beaucoup de paradigmes de réseau et est moins théorique que l'ebook de Rojas. Semble être le meilleur sur le Web que vous pouvez obtenir gratuitement
AI-Junkie propose un très bon tutoriel intuitif sur les réseaux de neurones. Le site est conçu pour minimiser les mathématiques nécessaires afin que le didacticiel soit accessible.
J'utilise actuellement ce site - pas de python, mais un bon exemple de réseau avec feed-forward et assez simple à suivre.
En même temps, je lisais L’essence des réseaux de neurones de Robert Callan (ISBN 0-13-908732-X), qui présente une large gamme d’architectures et d’applications de réseau et qui est facile à lire.
Puisque vous parlez de python, je vous invite à suivre ce site IBM . que j’ai trouvé très utile et que le code sous-jacent est en python ici . Les citations doivent aller à Neil Schemenauer .
Je dois aussi mentionner que j'ai pris le code python et que je l'ai porté sur numpy car il fonctionnait très lentement. J'ai échoué, mais avant de commencer, numpy, je dois dire que je soupçonne que ma mise en œuvre n'a pas été très bonne et que je suis sûr qu'il existe un moyen de faire des passes en avant et des rétropropations vectorisées, je ne l'ai tout simplement pas trouvée.
Ce que j’ai fini par faire est de mettre en œuvre en Java par un simple portage du code python. Cela a seulement pris environ une heure et il est environ 100 fois plus rapide. Je pense que ceci est une preuve supplémentaire que je ne sais pas ce que je fais avec numpy, mais si vous partez de zéro, je me demanderais si le python brut est le bon langage pour vous. Vous pouvez peut-être mieux coder ce genre de choses en C ou C ++ si vous devez utiliser python.
Bonne chance.
Je pense que le bit python est couvert des réponses données ci-dessus. Quant à la "ou même juste la théorie", Ra & # 250; l Rojas a un ebook volumineux que vous pouvez télécharger à partir de de sa page wiki .
La meilleure référence est " Réseaux de neurones pour la reconnaissance de formes ", par Bishop. Un autre livre intéressant est "Réseaux de neurones et machines d'apprentissage ", de Haykin.
Plus de références pratiques incluent les guides de l'utilisateur de la boîte à outils Neural Network pour Matlab ou < a href = "http://www.cimne.com/flood" rel = "nofollow"> le flot de bibliothèques Open Source Neural Networks C ++ .
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