Pergunta

Duplicar

Quais são alguns bons recursos para aprender sobre Artificial Redes neurais?

Eu estou procurando um bom (nível iniciante) livro de referência (ou site) em diferentes tipos de Redes Neurais / suas aplicações / exemplos. Eu não tenho qualquer aplicação específica em mente, eu sou apenas curioso para saber como eu posso fazer uso deles. Estou especialmente interessado em usá-los com Python, mas qualquer idioma, ou mesmo apenas teoria faria muito bem.

Foi útil?

Solução

Há completamente uma extensa série de cursos disponível em Heaton Research . O curso é para C # (Avaliable também para Java) no entanto, ele explica os conceitos em comprimento, então eu sugiro que você dê uma olhada nisso, mesmo se você quiser código em python-se.

Os cursos são em formato de vídeo, no entanto, mais importante conceitos também são escritas para baixo.

Outras dicas

Ver abaixo três ligações para Redes Neurais usando Python:

Uma Introdução às Redes Neurais

tecer uma rede neural com Python

Redes Neurais em Pyro

Ron Stephens

" Programação inteligência coletiva" por Toby Segaran tem um capítulo sobre NN e também alguns exemplos em Python.

Você pode querer experimentar Uma Breve Introdruction para Neural Networks por David Kriesel. É um ebook ricamente ilustrado, e está disponível gratuitamente. Abrange muitos paradigmas de rede e é menos teórico do que o ebook de Rojas. Parece ser o melhor da web que você pode obter gratuitamente

AI-Junkie tem um tutorial muito bom intuitivo sobre redes neurais. O site foi concebido para minimizar a matemática necessária para que o tutorial está acessível.

Atualmente, estou usando neste site como um primer - não python, mas um bom exemplo rede de feed-forward e bastante simples de seguir.

Ao mesmo tempo eu tenho lido The Essence of Neural Networks por Robert Callan (ISBN 0-13-908732-X), que tem uma ampla gama de arquiteturas de rede e aplicações e é uma leitura fácil.

Uma vez que você menciona python I deve encaminhá-lo para neste site IBM , que eu achei muito útil e o código subjacente está em python aqui . Citation deve ir para Neil Schemenauer .

Gostaria também de mencionar que eu tirei o código python e portou para numpy porque ele correu muito lentamente. I não foi bem sucedida, mas antes que eu numpy lixo Eu tenho que dizer que eu suspeito que minha implementação não era muito bom e tenho certeza que há uma maneira vectorized de fazer frente passa e backpropagations, eu só não encontrá-lo.

O que eu acabei fazendo está implementando em Java por uma porta simples do código python. Isso só levou uma hora ou assim e que corre cerca de 100 vezes mais rápido. Eu acho que isso é mais uma prova de que eu não sei o que estou fazendo com numpy, mas se você está começando do zero Gostaria de saber se python-prima é a linguagem certa para você. Você pode ser melhor codificação esse tipo de coisa em C ou C ++, se você tem que usar python.

O melhor de sorte.

Eu acho que você tem o bit python coberto com as respostas dadas acima. Quanto ao "ou mesmo apenas teoria", Raúl Rojas tem um ebook bolada você pode baixar a partir sua página wiki .

A melhor referência é " Redes Neurais para Reconhecimento de Padrões ", pelo bispo. Outra boa livro é "Redes Neurais e Aprendizagem Machines ", por Haykin.

referências mais práticas incluem os guias do usuário da Rede Neural Toolbox para Matlab ou < a href = "http://www.cimne.com/flood" rel = "nofollow"> Open Source Neural Networks C ++ Biblioteca Flood .

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