전제 조건은 신경망에 관한 책을 읽고 이해해야합니다 (이해)

Question

나는 지금 한동안 신경망에 대해 배우려고 노력했으며 온라인으로 몇 가지 기본 튜토리얼을 이해할 수 있으며 일부를 통해 얻을 수있었습니다. 신경 컴퓨팅 - 소개 그러나 거기에서도 나는 많은 수학을 윤이 나고 처음 몇 장 후에 완전히 머리 위로 올라갑니다. 그럼에도 불구하고 내가 찾을 수있는 최소한의 책 "math-y"입니다.

나는 수학이나 다른 것을 두려워하는 것이 아니라, 내가 필요한 것을 배우지 않았으며, 정확히 무엇이 필요한지 잘 모르겠습니다. 저는 현재 지역 대학에 등록되어 있으며 Comp에서 MS를 입력 해야하는 수업을 따라 잡기 위해 노력하고 있습니다. SCI 프로그램 (내 BA는 비즈니스/정보에 있습니다.) 그리고 나는 그리 멀지 않았습니다. 대학의 작은 코스 설명에 따르면, NN 's는 실제로 패턴 인식에 관한 전기 공학 과정에서 다루고 있습니다 (이 과정이 EE라는 사실에 이상한 것 같습니다). . 공상 과학. 프로그램.

나는이 주제에 매우 관심이 있고, 결국 그것에 대해 더 많이 배우고 싶다는 것을 알고 있습니다. 문제는 먼저 알아야 할 것이 무엇인지 모르겠습니다. 여기에 내가 필요로하는 주제는 다음과 같습니다. 그러나 이것은 무지에서 추측입니다.

• 단일 변수 미적분학 (Calc I과 II가 있었으므로 여기에 덮여 있다고 생각합니다.
• 다중 변수 미적분학
• 선형 대수 (나는 아직 공식적으로 가져 가지 않았지만 실제로 Wikipedia 및 기타 사이트에서 Grok에서 얻은 많은 개념을 이해할 수 있습니다).
• 개별 수학 (공식적으로 가져 가지 않았지만 내 자신의 일부를 배웠습니다.
• 그래프 이론
• 확률 이론
• 베이지안 통계
• 회로 설계
• 다른 수학?
• 다른 Comp SCI 주제

분명히 여기에도 신경 과학 구성 요소가 있지만 NN에 적용되는대로 이야기 할 때 책을 이해하는 데 어려움이 없었습니다.

요컨대, 누군가가 실제로 이해하고 책을 읽고 결국 신경망을 구현 해야하는 반정형 경로를 세울 수 있습니까?

Answer 1

책을 이해해야 할 대학 과정 목록을 원한다면 다음과 같습니다.

• 미적분학 (I, II 및 III)
• 미분 방정식
• 선형 대수
• 통계 (또는 베이에 대한 좋은 커버링)

그러나 나는 Diff없이 NN 수업에서 괜찮았다. 식 그리고 아직 공부하지 않은 개념을 찾아야했습니다.

위와 같이 블랙 박스 접근 방식을 취할 수 있지만 네트워크의 수학 및 구현을 실제로 이해하려면 공부해야합니다. 당신이 무엇을하든 고급 네트워크를 완전히 파악하는 것은 가파른 학습 곡선이 될 것입니다. 위의 수업을 먼저 가져 가거나 책을 읽고 Wikipedia를 이해하지 못하는 모든 것을 찾아 볼 수 있습니다. 그런 다음 해당 기사에서 읽어야 할 내용을 읽어야합니다. 어느 쪽이든, 당신은 결국 초기 엿보기를지나 가면 상황이 더 쉬울 것입니다.

왜 신경망을 배우고 싶은지 말해 주면 좋을 것입니다. 게임 개발자 나 통신 개발자는 아니지만 프로 경력에서는 단일 용도를 찾지 못했습니다.

Answer 2

"신경망"을 구현할 수 없습니다. 특정 종류의 NN (예 : Perceptron)을 구현하게됩니다. 여러 종류의 NN에는 특정한 종류의 작업에 적합한 여러 종류의 NN이 있으며, 각 종류는 특정한 종류에만 해당되는 수학 (수학뿐만 아니라) 개념을 사용합니다. 예를 들어 Boltzmann 기계는 통계 열역학 (Boltzmann에 의해 설립)의 개념을 사용합니다.

귀하의 질문에 관해서는 : 명확한 목표가 없으면 명확한 ( "세미 피어") 경로가 없습니다.

Answer 3

두 번째 Zvrba의 아이디어는 당신이 분명한 목표를 세웠다는 생각입니다. 몇 가지 안내 질문 : a. NNS를 생물학적 네트워크의 모델 또는 계산 도구로 연구하고 싶습니까? 비. 학습 측면에 관심이 있습니까? 연관성 기억? 신호 처리? 씨. 복잡한 이론을 이해하고 싶습니까? 아니면 시뮬레이션 소프트웨어를 작성하기에 충분합니까?

또한, 나는 작게 시작할 것입니다 : 구현 a 퍼셉트론 좋아하는 프로그래밍 언어로. 수학은 그렇게 나쁘지 않으며 아마도 다음 단계에 초점을 맞출 것입니다. 이진 분류 데이터 세트를 사용하십시오 UCI의 tic-tac-toe 엔드 게임.

Answer 4

기본적인 역 프로 로그화 신경망의 경우 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 계산법

• 선형 대수

• 기본 통계 / 확률

당신이 더 구체적인 주제를 찾고 있다면 (당신은 이미 Calc를 가져 갔다고 말 했으므로 그것을 떠날 것입니다), 다음은 신경망을 구축하는 데 직접적으로 적용 할 수는 없지만 알 수있는 몇 가지 주제가 있습니다.

• 선형 방정식 시스템 해결 (선형 대수 코스에서 이것을 배울 것입니다)

• 최소 제곱 회귀

• 최적화 이론

신경망과 함께 특정 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 몇 가지 다른 방법이 있음을 알아야합니다.

문제 해결의 가장 어려운 측면은 종종 사용하기 가장 좋은 방법을 결정하는 것입니다.

Answer 5

비록 2018 년에 대답하고 있지만 신경망을 배우려고하는 많은 신규 이민자들이 도움이 될 것이라고 생각합니다. 온라인으로 제공되는 모든 온라인 코스 자료는 독자가 높은 수준의 수학적 지식이나 경험을 갖기를 기대합니다. Tariq Rashid의 "Make Your Own Neural Network"라는 책이 있습니다. 독자는 고등학교 수학 지식을 가질 것으로 기대합니다. 그게 다야 . 책이 끝나면 필기를 읽는 프로그램을 만들 수 있습니다.