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さまざまな種類のニューラル ネット/そのアプリケーション/例に関する優れた (初心者レベルの) 参考書 (または Web サイト) を探しています。特に用途は考えていません。私は特にPythonでそれらを使用することに興味がありますが、どの言語でも、または理論だけでも問題ありません。
さまざまな種類のニューラル ネット/そのアプリケーション/例に関する優れた (初心者レベルの) 参考書 (または Web サイト) を探しています。特に用途は考えていません。私は特にPythonでそれらを使用することに興味がありますが、どの言語でも、または理論だけでも問題ありません。
ヒートン リサーチでは、非常に広範な一連のコースを利用できます。コースは C# (Java にも使用可能) 向けですが、概念について詳しく説明されているので、自分で Python でコーディングする場合でも、一読することをお勧めします。
コースはビデオ形式ですが、最も重要な概念も書き留められています。
Python を使用したニューラル ネットワークについては、以下の 3 つのリンクを参照してください。
ロン・スティーブンス
Toby Segaranによる「集合知プログラミング」には、NNに関する章と、Pythonでのいくつかの例があります。
David KrieselによるA Brief Introdruction to Neural Networksを試してみてください。イラストが豊富な電子ブックで、無料で入手できます。多くのネットワーク パラダイムをカバーしており、Rojas の電子ブックほど理論的ではありません。無料で入手できるウェブ上で最高のようです
私はあなたが上記の答えでカバーされたPythonビットを持っていると思います。「あるいは正戦論」に関しては、 RaúlRojasは彼のwikiページからダウンロードできる膨大な電子ブックを持っています。
私は現在、このサイトを入門書として使用しています。Python ではありませんが、優れたフィードフォワード ネットワークの例であり、従うのは非常に簡単です。
同時に、Robert Callan 著の The Essence of Neural Networks (ISBN 0-13-908732-X) を読んでいます。この本には、幅広いネットワーク アーキテクチャとアプリケーションがあり、読みやすいです。
あなたが python に言及したので、私はこの IBM サイトに案内する必要があります。これは非常に有用であり、基礎となるコードは python hereにあります。引用はNeil Schemenauerに行ってください。
また、Python コードを取得して numpy に移植したことも言及する必要があります。これは、実行速度が非常に遅いためです。私は失敗しましたが、numpy を捨てる前に、私の実装はあまり良くなかったのではないかと言わざるを得ず、フォワード パスとバックプロパゲーションを実行するベクトル化された方法があると確信していますが、見つけられませんでした。
私がやったことは、Pythonコードの単純なポートによってJavaで実装することです。これには 1 時間程度しかかからず、約 100 倍速く実行されます。これは、自分が numpy で何をしているのかわからないという証拠だと思いますが、ゼロから始めている場合は、生の python が適切な言語であるかどうか疑問に思うでしょう。Python を使用する必要がある場合は、この種のコードを C または C++ でコーディングしたほうがよい場合があります。
幸運を祈ります。
最も参考になるのは、ビショップによる「パターン認識のためのニューラル ネットワーク」です。もう 1 つの優れた本は、Haykin 著の「Neural Networks and Learning Machines 」です。
より実用的なリファレンスには、Matlab 用の Neural Network ToolboxまたはOpen Source Neural Networks C++ Library Floodのユーザー ガイドが含まれます。
AI-Junkieには、ニューラル ネットワークに関する非常に優れた直感的なチュートリアルがあります。このサイトは、チュートリアルにアクセスしやすいように、必要な数学を最小限に抑えるように設計されています。
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