4.
$ \ begingroup $

是否有人能够推荐一些资源(最好是书籍),以超越介绍阅读的神经网络的主题?

我仍然对这个问题相对较新,但是,我成功创建了自己的神经网络,所以我不会认为自己是一个初学者,所以我正在寻找更多中间的东西。

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  • $ \ begingroup $ 对于读者和愿意给出答案的人:这个问题是关于神经网络(不是任何其他机器学习模型或技术),它是关于中间(或高级)资源(最好图书 $ \ endgroup $-nbro. 10月8日在12:12

5个答案5.

2
$ \ begingroup $

神经网络设计(第2版)由Hagan等人。是一个可以看的资源。这是一个巨大的十字架,称重超过1000页PDF形式,但它是自由的(如果你真的想要一个),你也可以购买死树版本)。

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$ \ endgroup $
    0.
    $ \ begingroup $

    http://machinelearningmastery.com.。杰森的书真的很好。专注于实际应用而不是理论。

    一个令人敬畏的资源是斯坦福的CSC231N讲座。这是您可以了解关于神经网络的最佳课程。它有关于理论的无限细节,包括如何创建自己的背部算法等,以及像提示和技巧一样的实用性,以获得最佳效果。该课程涵盖NNS的所有方面,尤其是CNN。

    希望这可以帮助

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    $ \ endgroup $
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      $ \ begingroup $

      我建议在免费资源之后

      1. 神经网络和深度学习迈克尔·尼尔森对初学者来说都是好的。
      2. 深度学习IAN Goodflow和Yoshua Bengio和Aaron Courville的预订涵盖了Anns所需的基本数学。
      3. udacity.深度学习课程非常掌握,你学会在tensorflow中编码。
      4. Geoffrey Hinton.Coursera的神经网络课程涵盖了Anns的理论背景。
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      $ \ endgroup $
        0.
        $ \ begingroup $

        另一个好(虽然有点旧)并自由地获得在线书(除了建议的一个这个答案)是神经网络 - 系统介绍(1996)劳尔·罗哈斯。本书在每个章节结束时包含了几个练习,并涵盖了在许多在线课程中找不到的主题。

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        $ \ endgroup $
          -2
          $ \ begingroup $

          我会推荐Tom M.Mitchell的机器学习,提供了构成机器学习核心的关键算法和理论

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          $ \ endgroup $
          • 1
            $ \ begingroup $ 如果您包含这本书的链接,我会很好。这是良好的做法。 $ \ endgroup $-Saurav Maheshkar. 10月10日16:10

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