मैं एआई और तंत्रिका नेटवर्क के बारे में अधिक जानना चाहता हूं। मेरे पास कुछ बुनियादी विचार है कि यह क्या है और यह कैसे काम करता है, लेकिन मैं अच्छी स्पष्टीकरण के साथ एक अच्छी किताब या ट्यूटोरियल ढूंढना चाहता हूं।तंत्रिका नेटवर्क
कोई भी इस विषय को पढ़ने के लिए कुछ अच्छी सामग्री (जिसे तकनीकी रूप से लिखा नहीं गया है) के बारे में पता है?
सी # कार्यान्वयन भी सहायक हैं।
अच्छा सवाल ... तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) के विषय पर पुस्तकों और ऑनलाइन ग्रंथों का एक प्रभावशाली संग्रह है, लेकिन उनमें से कई या तो बहुत तकनीकी हैं या एनएन के आवेदन के कुछ विशिष्ट डोमेन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, कृत्रिम इस शैली में "प्राकृतिक" नेताओं के रूप में दृष्टि, पैटर्न मान्यता और सिग्नल प्रोसेसिंग।
मैं चाहते हैं, उसके दूसरे क्षेत्र के परिचय के लिए की तंत्रिका नेटवर्क के
बुनियादी बातों
आर्किटेक्चर, एल्गोरिदम और अनुप्रयोगों
Laurene Fausett
द्वारा अराजकता 'सिफारिश , इस पुस्तक में अभिगम्यता, विस्तार और कवरेज के मामले में एक अच्छी शेष राशि है। विकल्प 1995-2000 के आसपास पुरानी किताबें हैं जो कि अधिक प्रचलितता प्रकार के होते हैं।
तुम भी इस तरह के रूप ऑनलाइन संसाधनों के साथ अपनी भूख को गीला कर सकते हैं:
अंत में, आपको भ्रमित करने के जोखिम पर, एक समय जब आपको इस विषय पर व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, तो मुझे पसंद आएगा ई विशिष्ट प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क को प्लग करने के लिए: Numenta's Hierarchical Temporal Memory अवधारणा।
उपरोक्त। यह हमेशा एक अच्छा संदर्भ है। शुरुआती लोगों के लिए यह हिस्सा विशेष रूप से उपयोगी है: ftp.sftp.sas.com/pub/neural/FAQ2.html#A_help (सहायता! मेरा एनएन नहीं सीखेंगे! मुझे क्या करना चाहिए?)। – alfa
उत्कृष्ट जवाब। मुझे इसकी ही खोज थी। –
एनएन अकसर किये गए सवाल! कहने के लिए कोई और शब्द नहीं। धन्यवाद एमजेवी। ध्यान के लिए @ अर्फा धन्यवाद – yeg
मुझे Fausett's Fundamentals of Neural Networks बहुत ही सुलभ मिला।
मैं लगभग 10 वर्षों तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम कर रहा हूं, और अभी भी मेरे डेस्क पर Neural Networks: A Comprehensive Foundation है।
, है बस कुछ ही कोड परियोजना पर कुछ अच्छे लेख हैं यहां:
http://www.codeproject.com/KB/recipes/NeuralNetwork_1.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Backprop_ANN.aspx
आप FANN उपयोग करने का प्रयास करने के लिए पसंद कर सकते हैं , सी # के लिए बाइंडिंग है (मैं सी का उपयोग करता हूं पुस्तकालय) और शुरू करने में आपकी सहायता के लिए उदाहरणों के साथ आता है।
चेकआउट http://ml-class.org स्टैनफोर्ड द्वारा ऑनलाइन दूरस्थ शिक्षा, प्रो। एंड्रयू एनजी कक्षाएं ले रहा है, मुझे लगता है कि यह तंत्रिका नेटवर्क और मशीन सीखने में सबसे अच्छा तरीका है।आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर भी इसी तरह की कक्षा: http://ai-class.com प्रो। पीटर नॉरविग, सेबेस्टियन थ्रुन द्वारा ली गई। मैं यह नहीं कह सकता कि पाठ्यक्रम समाप्त होने पर भी वीडियो और पाठ्यक्रम सामग्री ऑनलाइन होंगी, लेकिन यदि यह रहता है तो यह एक बहुत अच्छा संसाधन होगा।
इस पुस्तक को भी देखें: Neural Networks - A Systematic Introduction by Raul Rojas। यह एएनएन के बारे में विवरण देगा।
संपादित
इसके अलावा आगामी Coursera तंत्रिका नेटवर्क वर्ग चेकआउट: https://www.coursera.org/course/neuralnets
पर सिमोन हॅकिन की किताब का प्रयास करें:
हालांकि, सबसे अच्छा तरीका यह http://ml-class.org है। यह कुछ रोचक एमएल समस्याओं को हल करने के लिए एक चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल है।
मुझे नहीं पता कि यह सवाल 'रचनात्मक नहीं है' क्यों !! मुझे अच्छा होने का सवाल और जवाब दोनों मिला! –
मुझे समझ में नहीं आता कि कुछ लोग इतने उग्र क्यों हैं, अगर वे एक प्रश्न नहीं समझते हैं तो यह उनकी गलती है। एनएन एफएक्यू के लिए – Doro