Какие хорошие ресурсы для изучения искусственных нейронных сетей?
Я ищу хороший (начальный уровень) справочник (или веб-сайт) по различным типам нейронных сетей / их приложениям / примерам. Я не имею в виду какое-то конкретное приложение, мне просто любопытно, как я могу их использовать. Меня особенно интересует их использование с Python, но подойдет любой язык или даже теория.
На сайте Heaton Research имеется довольно обширная серия курсов. Курс предназначен для C # (доступен также для Java), однако он подробно объясняет концепции, поэтому я предлагаю вам взглянуть на него, даже если вы сами будете кодировать на Python.
Курсы представлены в видеоформате, однако наиболее важные концепции также записаны.
См. Следующие три ссылки для нейронных сетей с использованием Python:
Создайте нейронную сеть с помощью Python < br>
Рон Стивенс
"Программирование коллективного разума" Тоби Сегарана содержит главу о NN, а также несколько примеров на Python.
Вы можете попробовать Краткое введение в нейронные сети Дэвида Кризеля. Это богато иллюстрированная электронная книга, доступная бесплатно. Он охватывает множество сетевых парадигм и носит менее теоретический характер, чем электронная книга Рохаса. Кажется, лучшее в Интернете, которое вы можете получить бесплатно
В AI-Junkie есть очень хорошее интуитивно понятное руководство по нейронным сетям. Сайт разработан таким образом, чтобы минимизировать математические требования, чтобы учебное пособие было доступно.
В настоящее время я использую этот сайт в качестве учебника - не Python, но хороший пример сети с прямой связью, которому довольно просто следовать.
В то же время я читал «Сущность нейронных сетей» Роберта Каллана (ISBN 0-13-908732-X), который имеет широкий спектр сетевых архитектур и приложений и легко читается.
Поскольку вы упомянули python, я должен направить вас на этот сайт IBM, который я сочли очень полезным, а основной код находится на python здесь. Цитата должна быть у Нила Шеменауэра.
Я также должен упомянуть, что я взял код Python и перенес его на numpy, потому что он работал очень медленно. У меня ничего не получилось, но прежде чем я начну трепаться, я должен сказать, что подозреваю, что моя реализация была не очень хорошей, и я уверен, что существует векторизованный способ выполнения прямых проходов и обратного распространения ошибки, я просто не нашел его.
В итоге я реализовал на Java простой перенос кода Python. Это заняло около часа 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 задал вопрос, является ли raw python правильным языком для вас. Возможно, вам будет лучше кодировать такие вещи на C или C ++, если вам нужно использовать python.
Удачи.
Я думаю, что у вас есть бит Python, покрытый приведенными выше ответами. Что касается "или даже просто теории", у Рауля Рохаса есть здоровенная электронная книга. вы можете загрузить его с его страницы вики.
Лучшая ссылка - это "Нейронные сети для распознавания образов" Бишопа. Еще одна хорошая книга - «Нейронные сети и обучающие машины» Хайкина.
Более практические ссылки включают руководства пользователя Neural Network Toolbox for Matlab или Наводнение библиотеки C ++ для нейронных сетей с открытым исходным кодом.
FAQ ANN группа новостей comp.ai.neural-nets архивы, которые можно использовать онлайн или офлайн
