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先日、昼食をとりながら友人とニューラル ネットワーク (NN) について話し合っていたところ、彼は、Java で記述された NN のパフォーマンスは C++ で記述されたものと同様であると主張しました。「ジャスト イン タイム」コンパイラ技術を使用すると、Java が非常にうまく機能することはわかっていますが、どういうわけか私はそれを購入しません。この問題に光を当てる経験がある人はいますか? このページは、この件に関する私の読書の範囲です。

ニューラルネットワークを開発する方法を示すソース付きの優れたチュートリアル（ダミーのステップベイステップ;-)）

Web 開発者としての配置期間が終了したら、次の学年で大学 3 年生になりますが、タイトルの 2 つのモジュールについて意見を聞きたいと思います。

両方に興味がありますが、自分のキャリアに関連し、自分が開発するシステムに適用できるものを選びたいと思っています。

私はインターネット コンピューティングの学位を取得しています。これには、Web 開発、ネットワーキング、データベース作業、およびプログラミングが含まれます。私は Web 開発者になろうと決心しましたが、それについてはあまり確信が持てないので、その開発分野に限定しないようにしています。

HCI が Web 開発者として役立つことはわかっていますが、それだけの価値があると思いますか? ニューラル ネットワークの知識は、将来私が作成するシステムで現実的に役立つと思いますか?

ありがとう。

編集：私がやろうと決めたことと、それがどのように機能したかをフォローアップすると役立つと思いました.

私は HCI よりも人工ニューラル ネットワークを選びましたが、とても楽しかったです。認知科学と機械学習をのぞき見したことで、この分野への関心が高まりました。数年後に余裕ができたら、大学院のプロジェクトに取り組みたいと思っています。

最終試験（数日後）の後に開始する仕事があり、実際にHCIまたは同様のモジュールを行ったかどうか尋ねられました。フロントエンド開発者のポジションではないので、問題ではないようです。

オプションとしてモジュールがある場合は、生物学的計算で構成されるモジュールと同様に、モジュールを取得することをお勧めします。将来大学院の研究に進みたい場合は、より多くの扉が開かれます。

MATLAB で確率的ニューラル ネットワーク分類実験をセットアップしました。コマンドを使用して、目に見えないデータのクラスを取得できますsim。分類子が計算するクラスの確率を取得する方法はありますか? また、受信者動作特性曲線をプロットして、分類子の ROC の下の面積を計算する直接的な方法はありますか?

CUDA で実装する計算量の多いタスクを探しており、ニューラル ネットワークまたはベイジアン ネットワークが適用されるかどうか疑問に思っています。これは私の質問ではありませんが、2 つのネットワーク タイプ間の関係はどのようなものかということです。特に学習機能を備えたベイジアンネットワークを見ると、それらは非常に関連しているように見えます（ウィキペディアの記事で言及されています）。一見すると、ベイジアン ネットワークは特定のタイプのニューラル ネットワークのように見えます。両者の関係を要約できる人はいますか? 明らかな類似性を超えた関連性がある場合は?

私は数学者ではありません。私は数学のパズルを楽しんでいますが、自分の弱点を心から認めています。そうは言っても、私は常にニューラル ネットワークに興味があり、ゼロから実装するのに十分な理解を持っていますが、数学的な証明しか見つけることができない概念を理解する必要があるときに壁にぶつかります。式の代わりにコードを使用して実際的な理由を説明しているニューラル ネットワークのプログラマ向けガイドはどこにありますか?

コンピューター サイエンス、AI、ニューラル ネットワークについて学ぶにつれて、コンピューターが実行および学習できる優れた機能に常に驚かされます。私は新旧のプロジェクトに魅了されており、他の SO ユーザーが遭遇した興味深いプロジェクト/アプリケーションに興味があります。

いらっしゃいませ！ニューラル ネットワーク、エキスパート マシンなどの人工知能のプログラミングを研究するのがとても楽しかったです。しかし、仕事では主に Web アプリケーションを開発しています。

そして今、趣味や仕事で、そのようなプログラミングに戻ることを考えています。アプリケーション開発でAIがよく使われ、そのようなスキルを持つプログラマーが仕事を探すことができる分野はありますか?

あるいは、いくつかのアイデアを上司に売り、AI を使用して一部のアプリケーションを拡張することもできます。

アプリケーションで AI を使用することについて、どのような経験とアイデアがありますか?

一般的に言えば、隠れ層にノードを追加したり、隠れ層を増やしたりして、人工ニューラル ネットワークを拡張することで何が得られるのでしょうか?

マッピングの精度を高めることはできますか?それとも、識別できる関係をより繊細にすることはできますか?

私はしばらくの間、ニューラル ネットワークについて学ぼうとしてきました。オンラインでいくつかの基本的なチュートリアルを理解することができました。また、ニューラル コンピューティングの一部を理解することができました。たくさんの数学があり、最初の数章を過ぎると完全に頭から離れてしまいます。それでも、私が見つけることができる最も「数学的な」本ではありません。

数学などを恐れているわけではありません。必要なことを学んでおらず、正確に何が必要なのかわからないだけです。私は現在、地元の大学に在籍しており、Comp の MS に入るために必要なクラスに追いつくために取り組んでいます。科学プログラム (私の学士号はビジネス/情報システムです) ですが、あまり進んでいません。大学の小さなコースの説明によると、NN は実際にはパターン認識に関する電気工学コースでカバーされています (このコースが EE であることは私には奇妙に思えます)。 . 科学。プログラム。

私はこのトピックに非常に興味があり、最終的にはそれについてもっと多くのことを学びたいと思っています。問題は、最初に何を知る必要があるのか​​ わからないことです. 必要だと思われるトピックは次のとおりですが、これは無知からの憶測にすぎません。

• 単変数微積分 (私は Calc I と II を持っていたので、完全を期すためにここで取り上げていると思います)
• 多変数微積分
• 線形代数 (まだ正式には理解していませんが、ウィキペディアや他のサイトでなんとか理解できたことから、多くの概念を実際に理解できます)
• 離散数学 (正式には受講していないが、一部は独学で学んだ別の科目)
• グラフ理論
• 確率論
• ベイジアン統計
• 回路設計
• 他の数学？
• その他のコンプ科学トピック

明らかにここにも神経科学の要素がありますが、主にその概念的な理由から、NN に適用されると彼らが話しているとき、私は実際に本を理解するのに何の問題もありませんでした。

要するに、誰かが本当に理解し、本を読んで、最終的にニューラルネットワークを実装する必要がある半明確な道筋を示すことができますか?