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自由な時間があり、計算モデリングに使用できるプログラミング言語を1つか2つ学びたいと思っています（私は認知科学と心理学を専攻しています）。ニューラルネット、機械学習、AI、またはまったく異なる何かを行うことになるかどうかはわかりません。そのため、正しい方向に微調整するなど、最初に適切で幅広い基盤を探しています。私が知っているのは小さなCだけなので、行く方法があります。

計算作業を行うラボで一般的に使用されているプログラミング言語をお勧めしますか？数年後の大学院研修で学んだことを生かしたいと思っています。

また、常微分方程式や基本的な線形代数など、もう少し数学を学ぶ必要があります。他に何か必要だと思いますか？

どうもありがとう。

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  • FORTRANは、科学アプリケーションではまだ非常に一般的です。
  • LISPは非常に良い選択です（特にAIの場合）
  • 最近、 Pythonは学界で非常に流行しています。

tl; dr：Lispを学ぶ。あなたはそれを後悔することはありません。

于 2009-10-18T13:34:05.447 に答える
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さて、あなたは写真を撮るためにグーグルを使ってみることができます。「ニューラルネットワークpython」は29ヒットを取得します。「ニューラルネットワークc++」は94,000ヒットを取得します。「ニューラルネットワークLisp」は4ヒット（！）を取得します。明らかに、これは問題の実際の解決策ではありませんが、どの言語を使用すべきかについてのヒントを与える可能性があります。

于 2009-10-18T13:41:26.163 に答える
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私は（ごく最近まで）まさにあなたの分野、認知科学の研究に携わってきました。重要な順に、私の提案を以下に示します。

  1. Matlab - ニューラル ネットワーク モデルなどを実装するための堅牢な言語であることに加えて、心理物理学の研究用に設計された Matlab パッケージであるPsychtoolboxシステムを使用して、多くの実験室実験が実装されていますが、アイトラッキング、fMRI、および簡単な行動研究。また、関数の最適化やモデルのフィッティングなどにも最適です。AI を行うことになった場合、Matlab はかなり一般的な選択です。
  2. R - これは新進気鋭の新人です (SO での存在感が増しています!)。これは、データの操作と分析、統計、およびグラフ作成のためのライブラリを備えたプログラミング言語の最善の策です。商用の統計パッケージよりも、最新の統計 (混合効果モデル、ベイジアン アプローチ) のサポートが優れています。一方で、これは統計学者のために設計され、統計学者によって書かれた関数型言語であり、習得がかなり難しい場合があります。
  3. Python - Python には、科学および数値ユーザーの重要なコミュニティと、いくつかの優れたライブラリもあります。でも認知科学の研究者でそれを使っている人は数人しか知らないので、しばらくは寂しくなります。ただし、R よりもはるかにクリーンな言語であり、データ操作と単純な統計では R と同じくらい優れています。AIではより一般的だと思います。
  4. Java - AI で作業する場合、または認知科学のための大規模なモデル (多くの研究者が使用) を構築する場合は、GUI を使用して構築する可能性が高く、Java はその標準です。

そして、あなたが学ぶかもしれないが、あなたが望むならおそらく避けることができるいくつかの言語.

  1. Perl - Perl は、データをやり取りするのに最適な言語です。R と同じ「やり方が多すぎる」という問題に悩まされており、統計データ分析をあまりサポートしていません。一方、アイトラッキング システムによって生成された膨大なデータ ファイルのセットがあり、それらを SPSS が使用できる形式に変換する必要がある場合、R を知らなくても Perl は良い選択です。
  2. Visual Basic - 心理実験を構築するための非常に一般的なシステムはE-Primeです。これは、Visual Basic for Applications のドラッグ アンド ドロップ オーバーレイです。プログラミングをしなくても簡単なことはできますが、複雑なことを行うには、おそらくこれまでで最もくだらないプログラミング言語で作業する必要があります。
  3. C++ - AI トラックをやると、間違いなく C++ を学ぶことになります。そうでなければ、苦労する価値はありません。
于 2009-10-18T13:56:55.913 に答える