复制
我正在寻找一本关于不同类型的神经网络/它们的应用程序/示例的好的(初级)参考书(或网站)。我没有考虑任何特定的应用程序,我只是好奇如何使用它们。我对将它们与 Python 一起使用特别感兴趣,但任何语言,甚至只是理论都可以。
我正在寻找一本关于不同类型的神经网络/它们的应用程序/示例的好的(初级)参考书(或网站)。我没有考虑任何特定的应用程序,我只是好奇如何使用它们。我对将它们与 Python 一起使用特别感兴趣,但任何语言,甚至只是理论都可以。
Heaton Research提供相当广泛的系列课程。该课程适用于 C#(也适用于 Java),但它详细解释了这些概念,因此即使您自己使用 python 编写代码,我也建议您看一看。
课程采用视频格式,但也记录了最重要的概念。
Toby Segaran 的“集体智能编程”有一章是关于 NN 的,还有一些 Python 示例。
您可能想试试David Kriesel的神经网络简介。这是一本插图丰富的电子书,可免费获得。它涵盖了许多网络范式,并且没有 Rojas 的电子书那么理论化。似乎是您可以免费获得的网络上最好的
AI-Junkie有一个非常好的关于神经网络的直观教程。该站点旨在最大程度地减少所需的数学知识,以便可以访问该教程。
我目前正在使用这个站点作为入门 - 不是 python,而是一个很好的前馈网络示例,并且非常简单易懂。
与此同时,我一直在阅读 Robert Callan 的 The Essence of Neural Networks(ISBN 0-13-908732-X),它具有广泛的网络架构和应用,并且很容易阅读。
既然你提到了 python,我应该引导你到这个 IBM 站点,我发现它非常有用,并且底层代码在 python中。引文应归Neil Schemenauer。
我还应该提到,我使用了 python 代码并将其移植到 numpy,因为它运行得非常慢。我没有成功,但在我垃圾 numpy 之前,我不得不说我怀疑我的实现不是很好,我确信有一种矢量化的方式来进行前向传播和反向传播,我只是没有找到它。
我最终做的是通过一个简单的python代码端口在Java中实现。这只花了一个小时左右,它的运行速度提高了大约 100 倍。我认为这更能证明我不知道我在用 numpy 做什么,但如果你从头开始,我会质疑原始 python 是否适合你。如果你必须使用 python,你可能会更好地用 C 或 C++ 编写这种东西。
祝你好运。
我认为上面给出的答案涵盖了 python 位。至于“甚至只是理论”,劳尔·罗哈斯 ( Raúl Rojas ) 有一本厚厚的电子书,您可以从他的 wiki 页面下载。
最好的参考资料是 Bishop 的“ Neural Networks for Pattern Recognition ”。另一本好书是 Haykin 的《神经网络和学习机器》。
更实用的参考资料包括Matlab 的神经网络工具箱或开源神经网络 C++ 库洪水的用户指南。
常见问题解答 ANN 新闻组 comp.ai.neural-nets 档案可在线或离线使用