Önkoşullar Sinir Ağları Kitap Okuma (ve onları anlamak) Şimdi bir süredir Sinir Ağları hakkında bilgi edinmek çalışıyorum

Question

ve ben çevrimiçi bazı temel eğitimlerini anlayabilir ve bölümleri geçmek mümkün oldum etmek Neural Computing - An Introduction, ama orada bile, bir çok matematik üzerinde göz kamaştırıyorum ve ilk birkaç bölümden sonra başım tamamen bitiyor. O zaman bile en az "matematik-y" kitabını bulabilirim.

Onun Matematikte ya da bir şey korkarım değil, onun sadece ben ihtiyacım var ve ben tam ne gerek emin değilim öğrenmiş değil. Şu an yerel üniversiteye kayıt oldum, dersleri yakalamak için çalışıyorum. Sci programı (Lisansım İşletme/Bilgi. Sys.) Ve çok uzağa gitmedim. Üniversitenin küçük ders açıklamalarına göre, NN'ler aslında, Örüntü Tanıma ile ilgili bir Elektrik Mühendisliği dersinde (bu dersin EE olduğunu belirsiz görünüyor), ki bu birkaç MS önşartına sahip olmak zorunda değil. . Sci. Programı.

bu konu son derece ilgilendiğim ve sonunda, sorun şu ki, ben ilk bilmeniz gereken bilmiyorum bu konuda çok daha fazla bilgi edinmek istediğini biliyorum. İşte ben gerekebilir düşünüyorum konular vardır, ama bu cehalet sadece spekülasyon:

• Tek Değişken Analiz (I Calc I ve II yaşadım, bu yüzden ben sadece şeyiyle listeleyen burada örtülü düşünüyorum)
• Çoklu Değişken Analiz
• Lineer Cebir (ı resmen henüz bu alınmaz, ama aslında ben Wikipedia ve diğer sitelerde grok başardınız ne kavramların birçok anlayabiliriz)
• Ayrık Matematik (başka Resmen çekilmedim, ama kendi başıma bir bölüm öğrendim
• Grafik Teorisi ry
• Olasılık Teorisi
• Bayes İstatistik
• Devre Tasarımı
• Diğer matematik?
• Diğer comp bilim konular

, büyük ölçüde nedeniyle kavramsal

Açıkçası bir nörobilim bileşeni de burada var, ancak NN adlı uygulanan bu konuda konuşurken aslında kitapları anlamadan herhangi bir sorun olmadı

Kısacası, Birisi gerçekten anlamak, kitap okumak ve nihayet Neural Networks uygulamak için gereken yarı açık bir yol düzenleyebilir miyim? (Örneğin algılayıcı) Eğer NN belirli bir tür uygulayan sona -

Answer 1

Eğer, kitabı anlamanız gereken üniversite kurslarının listesi istiyorsanız işte burada:

• Matematik (I, II ve III)
• Diferansiyel Denklemler
• Lineer Cebir
• İstatistik (veya Bayes iyi bir örtme)

Ancak, Diff olmadan benim NN sınıflarında sadece iyi yaptı. Denk. ve henüz eğitim almadığım kavramlara bakmak zorunda kaldım.

Sen yukarıdaki gibi kara kutu yaklaşımı alabilir, ama sen gerçekten ağların matematik ve uygulanmasını anlamak istiyorsanız, çalışma gerekecek. Ne yaparsanız yapın, daha gelişmiş ağları tam olarak kavramak için dik bir öğrenme eğrisi olacak. İlk önce yukarıdaki dersleri alabilir ya da kitabı okumaya başlayabilir ve wikipedia üzerinde kavradığınız her şeyi arayabilir ve daha sonra bu makalelerden okumak için okumak zorunda olduğunuz her şeyi okuyabilirsiniz, vb. Her iki şekilde, sonunda bu ilk peek geçmiş olsun ve işler daha kolay olacak. Nöral ağları öğrenmek için neden bize söylediyseniz, bu iyi olurdu. Bir oyun geliştiricisi veya telekomünikasyon geliştiricisi olmamasına rağmen, profesyonel kariyerimde onlar için tek bir kullanım bulamadım. Temel, arka tatile girme sinir ağları için

Answer 2

Sen "sinir ağları" uygulayamaz. Her biri belirli bir görev türü için daha uygun olan birçok farklı NN türü vardır ve her tür özellikle yalnızca belirli bir tür olan bazı matematik (ve sadece matematik değil) kavramlarını kullanır. Örneğin Boltzmann makineleri, istatistiksel termodinamik (Boltzmann tarafından kurulan) kavramlarını kullanır.

Sorunuza gelince: Açık bir amaç olmadan, net ("yarı net" değil) bir yol yoktur.

Answer 3

Kendinize net bir hedef belirlediğinizde zvrba'nın ikinci fikri. Birkaç yol gösterici soru: a. NN'leri biyolojik ağların bir modeli olarak mı yoksa bir hesaplama aracı olarak mı incelemek istiyorsunuz? b. Onların öğrenme yönü ile ilgileniyor musunuz? ilişkisel hafıza? sinyal işleme? c. Karmaşık teoriyi anlamak ister misiniz? veya sadece simülasyon yazılımı yazacak kadar mı?

Ayrıca, küçük başlayacağı: En sevdiğiniz programlama dilinde bir perceptron uygulamak. Matematik o kadar da kötü değil ve muhtemelen bir sonraki adımlarınıza odaklanacak. Bir ikili sınıflandırma veri seti kullanın, UCI's tic-tac-toe endgame deyin.

Answer 4

, en önemli şey vardır:

• Matematik

• Lineer Cebir

• Temel İstatistikleri/Olasılık

Daha spesifik konular arıyorsanız (siz Lineer Denklem Sistemlerinin Çözümü

• (:) Zaten Calc aldı yardım, bu yüzden dışarı bırakacağım, burada, bir sinir ağı oluşturmak için eğer ille doğrudan uygulanamaz bilmek faydalı olacaktır bazı konulardır Eğer

• En Küçük Kareler Regresyon) Doğrusal Cebir dersinde bu öğrenmek istiyorum

• Optimizasyon teorisi

Sinir ağları ile birlikte belirli problemleri çözmek için kullanılabilecek birkaç başka yöntem olduğunu fark etmelisiniz.

Çoğu zaman bir problemi çözmenin en zor yönü, kullanılacak en iyi yöntemin belirlenmesidir.