Descrizione non matematica delle reti neurali

Question

Non sono un matematico. Mi piace un buon rompicapo matematico, ma ammetto le mie debolezze con tutto il cuore. Detto questo, ho sempre avuto interesse per le reti neurali e mentre le capisco abbastanza da implementarle da zero, ho colpito un muro quando ho bisogno di capire qualsiasi concetto per cui posso trovare solo prove matematiche. Dov'è la guida del programmatore per le reti neurali, usando il codice anziché la formula per spiegare i ragionamenti pratici?

Answer 1

Un'altra alternativa è una spiegazione non matematica e non programmativa. Il libro Blondie24: Playing at the Edge of AI contiene una spiegazione davvero fantastica di neural reti. Si tratta di un'IA che gioca a dama sviluppata dall'autore. Non è completamente senza riferimenti di programmazione, ma fa un ottimo lavoro nel spiegare come funzionano gli algoritmi senza entrare nel codice della soluzione.

Answer 2

Sfortunatamente, non so se esiste un buon singolo "programmatori source" " che ti darà tutti i concetti. Mi è piaciuto Neural and Adaptive Systems: Fundamentals through Simulation .

Il modo migliore per avere una comprensione del programmatore " delle reti neurali non è tanto esaminando il codice, ma nel problema e nei risultati corretti. Quindi, se non vuoi guardare la matematica, ti consiglio di esaminare un determinato problema. Ad esempio, considera il problema XOR come un esempio del motivo per cui hai bisogno di funzioni di attivazione non lineari, osserva il numero di variabili e i loro possibili valori per capire perché una rete neurale deve essere di una certa dimensione e toplogy per essere efficace, e dividere i dati in regimi di treni / test e fare studi per capire perché il sovradimensionamento è pericoloso. Esamina il codice con i dati.

Consiglio anche di non riattaccare troppo, ma di leggere oltre. Alcune pratiche nelle reti feed-forward diventano più chiare quando vedi la loro generalizzazione nelle reti neuronali ricorrenti e costruttive. Consiglio anche di ampliarmi: le reti bayesiane, le mappe cognitive confuse, le SOM, le macchine Boltzman, la ricottura simulata e l'apprendimento per rinforzo hanno tutte intuizioni.

Questo significa rispondere alla tua domanda?

Answer 3

Hai bisogno di un po 'di comprensione in Pascal o Delphi ma questa panoramica da ThinkQuest è piuttosto utile dal punto di vista della programmazione. Spiega anche alcune delle difficoltà e perché la matematica sembra un po 'intimidatoria. (Non sono neanche un matematico.)

Ero molto interessato a questo genere di cose qualche tempo fa (lo sono ancora per la maggior parte) e alla ricerca di alcuni passaggi che posso seguire abbastanza rapidamente.

Spero che aiuti un po 'almeno.

Answer 4

Ho usato personalmente:

Pratiche ricette di reti neurali in C ++

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

L'autore secondo me non sfrutta appieno la più potente funzionalità del C ++, in molti casi legge più come il tradizionale C con le classi. Anche il libro è un po 'datato ormai.

TUTTAVIA - se hai bisogno di spiegazioni sugli algoritmi e sulle tecniche utilizzate nelle reti neurali, spiegate in modo che un laico intelligente possa capire, in modo che tu possa andare via e provare queste cose per te, allora certamente darei questo libro un tentativo. Qui non accade molto guardare l'ombelico, che è quello che mi è piaciuto.

Ti guida attraverso tutte le cose principali necessarie per programmare una rete neurale: come confrontare l'output effettivo con quello desiderato per ottenere un segnale di errore, e quindi utilizzare questo segnale di errore insieme agli algoritmi di propagazione inversa per modificare il punti di forza della connessione di rete, facendo iterativamente in modo tale che gradualmente la rete neurale "impari" il compito.

Answer 5

Ho fatto un articolo con quasi esattamente questo titolo. L'articolo descrive il modo in cui i dati sono rappresentati in una rete neurale, così come altri metodi di apprendimento automatico, come le macchine vettoriali di supporto.

http://www.heatonresearch.com/content/ non matematico-introduzione-con-reti neurali