Ищу хорошую ссылку на нейронные сети [закрыто]
-
03-07-2019 - |
Вопрос
Дублировать
Каковы некоторые хорошие ресурсы для изучения искусственных нейронных сетей?
Я ищу хороший справочник (или веб-сайт) для начального уровня по различным типам нейронных сетей / их приложениям / примерам.У меня нет на примете какого-то конкретного приложения, мне просто любопытно, как я могу их использовать.Я особенно заинтересован в использовании их с Python, но подойдет любой язык или даже просто теория.
Решение
Существует довольно обширная серия курсов, доступных по адресу Исследование Хитона.Курс предназначен для C # (доступен также для Java), однако в нем подробно объясняются концепции, поэтому я предлагаю вам ознакомиться с ним, даже если вы сами будете кодировать на python.
Курсы представлены в видеоформате, однако наиболее важные концепции также записаны.
Другие советы
Смотрите три ссылки ниже на нейронные сети, использующие Python:
Сплести Нейронную сеть с помощью Python
Рон Стивенс
"Программирование коллективного разума" у Тоби Сегарана есть глава о NN, а также несколько примеров на Python.
Возможно, вы захотите попробовать Краткое введение в нейронные сети автор: Дэвид Кризель.Это богато иллюстрированная электронная книга, и она доступна бесплатно.Она охватывает множество сетевых парадигм и менее теоретична, чем электронная книга Рохаса.Кажется, это лучшее в Интернете, что вы можете получить бесплатно
Искусственный интеллект-Наркоман имеет очень хороший интуитивно понятный учебник по нейронным сетям.Сайт разработан таким образом, чтобы свести к минимуму требуемую математику, чтобы учебник был доступен.
В настоящее время я использую этот сайт в качестве примера - не python, но хороший пример сети прямой связи, которому довольно просто следовать.
В то же время я читал книгу Роберта Каллана "Сущность нейронных сетей" (ISBN 0-13-908732-X) (Essence of Neural Networks), которая содержит широкий спектр сетевых архитектур и приложений и легко читается.
Поскольку вы упомянули python, я должен направить вас по адресу этот сайт IBM, который я нашел очень полезным , а базовый код написан на python здесь.Ссылка должна идти на Neil Schemenauer.
Я должен также упомянуть, что я взял код python и портировал его на numpy, потому что он работал очень медленно.У меня ничего не получилось, но прежде чем я начну мусорить numpy, я должен сказать, что я подозреваю, что моя реализация была не очень хорошей, и я уверен, что есть векторизованный способ выполнения прямых проходов и обратного распространения, я просто не нашел его.
То, что я в итоге сделал, - это реализация на Java с помощью простого порта кода python.Это заняло всего час или около того, и работает примерно в 100 раз быстрее.Я думаю, это еще одно доказательство того, что я не знаю, что я делаю с numpy, но если вы начинаете с нуля, я бы усомнился, подходит ли вам raw python.Возможно, вам будет лучше кодировать подобные вещи на C или C ++, если вам придется использовать python.
Желаю удачи.
Я думаю, у вас есть немного информации о python, описанной в ответах, приведенных выше.Что касается "или даже просто теории", Raúl Rojas имеет увесистую электронную книгу, которую вы можете скачать с его страница в вики.
Лучшая ссылка - это "Нейронные сети для распознавания образов", автор: Бишоп.Еще один хороший книга называется "Нейронные сети и обучающие машины", автор: Хайкин.
Более практические рекомендации включают руководства пользователя по нейросетевому инструментарию для Matlab или библиотека нейронных сетей C ++ с открытым исходным кодом Flood.
ЧАСТО задаваемые ВОПРОСЫ, ЭНН архивы новостной группы comp.ai.neural-nets, которые можно использовать онлайн или офлайн