Каковы некоторые хорошие ресурсы для изучения искусственных нейронных сетей?
Я ищу хороший (начальный уровень) справочник (или веб-сайт) для разных типов нейронных сетей/их приложений/примеров. У меня нет конкретного приложения, мне просто интересно, как я могу их использовать. Мне особенно интересно использовать их с Python, но любой язык, или даже теория, будет хорошо.
Существует довольно обширная серия курсов, доступных в Heaton Research. Курс предназначен для С# (доступен также для Java), однако он подробно объясняет концепции, поэтому я предлагаю вам взглянуть на него, даже если вы сами будете писать на python.
Курсы находятся в видеоформате, однако наиболее важные понятия также записываются.
См. ниже три ссылки для Neural Networks с использованием Python:
Плетение нейронной сети с помощью Python
Рон Стивенс
" Программирование коллективного интеллекта. Тоби Сегаран имеет главу о NN, а также некоторые примеры в Python.
Возможно, вы захотите попробовать "Краткая интродукция в нейронные сети" Дэвида Криселя. Это богато иллюстрированная книга, и она доступна бесплатно. Он охватывает множество сетевых парадигм и менее теоретичен, чем электронная книга Рохаса. Кажется лучшим в Интернете, который вы можете получить бесплатно
AI-Junkie имеет очень хороший интуитивный учебник о нейронных сетях. Сайт предназначен для минимизации необходимой математики, чтобы учебник был доступен.
В настоящее время я использую этот сайт как праймер, а не питон, но хороший пример для прямой передачи данных и довольно простой подход.
В то же время я читал "Essence of Neural Networks" Роберта Каллана (ISBN 0-13-908732-X), который имеет широкий спектр сетевых архитектур и приложений и легко читается.
Поскольку вы упоминаете python, я должен направить вас на этот сайт IBM, который я нашел очень полезным, а базовый код - в python здесь. Цитирование должно перейти к Neil Schemenauer.
Я также должен отметить, что я взял код python и поместил его в numpy, потому что он работал очень медленно. Я не увенчался успехом, но до того, как я отбросил numpy, я должен сказать, что я подозреваю, что моя реализация была не очень хорошей, и я уверен, что есть векторный способ выполнения переходов и обратных прогонов, я просто не нашел его.
То, что я закончил, - это реализовать на Java простой порт кода python. Это заняло всего час или около того, и он работает примерно в 100 раз быстрее. Я думаю, что это больше доказательств того, что я не знаю, что я делаю с numpy, но если вы начинаете с нуля, я бы поставил под вопрос, является ли raw python правильным языком для вас. Вы можете лучше кодировать такие вещи на C или С++, если вам нужно использовать python.
Желаем удачи.
Я думаю, что у вас есть бит python, покрытый приведенными выше ответами. Что касается "или даже справедливой теории", Raúl Rojas имеет здоровенную книгу, которую вы можете скачать из его страница wiki.
Лучшей ссылкой является " Neural Networks для распознавания образов", епископом. Еще одна хорошая книга - "Нейронные сети и обучающие машины", Хайкин.
Более практические ссылки включают руководства пользователя Neural Network Toolbox для Matlab или Flood Flood Neuro Networks с открытым исходным кодом.
FAQ ANN newsgroup comp.ai.neural-nets архивы можно использовать в Интернете или в автономном режиме