मैं कृत्रिम बुद्धि क्षेत्र (तंत्रिका नेटवर्क) से चुनने वाले किसी विषय के बारे में बात करने की तैयारी कर रहा हूं। मैं कुछ वास्तविक खोज रहा हूं, जो वास्तविक जीवन में उपयोग किया जाता है और अधिमानतः बहुत जटिल नहीं है (जितना आसान है, छात्रों के समझने के लिए यह आसान है और वे जितना अधिक रुचि रखते हैं)। मैंने सोचा कि यह सलाह देखने के लिए एक अच्छी जगह है;)तंत्रिका नेटवर्क क्षेत्र से दिलचस्प विषय खोज रहे हैं
कोड applying neural networks to text recognition।
मुझे लगता है कि पाठ पहचान की अवधारणा दिलचस्प और समझदार है।
यह अच्छा है हालांकि मैं स्क्रैच से कुछ पसंद करूंगा – agnieszka
अपने तंत्रिका शुद्ध साइन लहर जानें। यह आसान है। आपको केवल 4 न्यूरॉन्स की आवश्यकता है। और वजन स्पष्ट रूप से दिखाएगा कि यह कैसे काम कर रहा है। यह उदाहरण था जिसने इसे मेरे लिए क्लिक किया।
क्या आप किसी लेख या किसी अन्य चीज़ के लिंक की अनुशंसा कर सकते हैं? – daddz
टोबी सेगरन की रोचक पुस्तक "Programming Collective Intelligence" में खोज परिणाम प्रासंगिकता सीखने के लिए एक सरल तंत्रिका शुद्ध उदाहरण शामिल है। वह पुस्तक से कोड को his site पर निःशुल्क प्रदान करता है।
तंत्रिका नेट अध्याय 4 कोड में है। सुनिश्चित नहीं है कि क्या आप पाठ के बिना कोड को समझ सकते हैं - यदि आपको थोड़ा पैसा खर्च करने में कोई फर्क नहीं पड़ता है, तो किताब निश्चित रूप से चोट नहीं पहुंचीगी।
"वास्तविक जीवन अनुप्रयोग" section (अंग्रेजी) विकिपीडिया लेख "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क" के बारे में तंत्रिका नेटवर्क के कुछ (काफी सामान्य) अनुप्रयोगों को सूचीबद्ध करता है।
किस प्रकार के तंत्रिका जाल - यह कुछ प्रकार के लिए विशिष्ट है? – bias