Нейронные сети полный курс pdf. Изучаем нейронные сети: с чего начать. Книга нейронные сети


Trading Way: Книги - Нейронные сети

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются.

Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед  традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные  зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или "зашумленных", частично искаженных данных.

Книги:

Лекции по нейроинформатике - Н. Г. Макаренко.Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика - Ф. Уоссермен.Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений - A. Б. Барский.Нелинейная динамика обработки информации в НС - А. Б. Потапов Али, М. К. Али.Энциклопедия торговых стратегий - Д. Катс, Д. Маккормик.Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - А. Ежов, С. Шумский.Нейронные сети. Полный курс. - Саймон Хайкин.Нейронные Сети и Финансовые Рынки - Д. Э. Бэстенс, В. М. Ван Ден Берг, Д. Вуд.

Читать онлайн:

Автореферат - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования. Диссертация - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования. Диссертация - Прогнозирование валютных курсов с использованием эконометрических моделей и искусственных нейронных сетей.

Статьи + видео на этом блоге:

Кевин Славин: Как алгоритмы формируют наш мир. Статьи на сайте mql5.com:

Доктор Трейдлав, или Как я перестал беспокоиться и написал самообучающийся эксперт.Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге.Прогнозирование временных рядов в MetaTrader 5 при помощи библиотеки машинного обучения ENCOG.Подключение нейросетей от NeuroSolutions.Нейронные сети - от теории к практике.

Лекции по нейроинформатике - Н. Г. Макаренко.

Известно, что единое целое лучше, чем всё вместе, но врозь. Лекции представляют собой попытку продемонстрировать этот тезис на примере интригующих связей между теорией фракталов, системами гиперболических итеративных функций, дискретными динамическими системами и нейронными сетями. Изложение рассчитано на широкий круг слушателей, которые не являются математиками.

Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика - Ф. Уоссермен.

В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.

Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений - A. Б. Барский.

Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве.  Исследуются вопросы разработки нейросетей "под задачу", представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма.

Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.

Нелинейная динамика обработки информации в НС - А. Б. Потапов Али, М. К. Али.

Рассматривается возможная роль сложной динамики и хаоса в работе нейронных сетей, обрабатывающих информацию. Вначале дан обзор принципов работы некоторых наиболее известных типов нейронных сетей, а затем обсуждается ряд попыток использовать хаос в нейронных сетях.

Основная цель работы - предоставить новый взгляд на проблему хаоса в задачах обработки информации. Показано, что хаос естественно возникает в задачах управления, где нейронная сеть является управляющей подсистемой более сложной системы. Показано, что такая сеть может использовать хаос в своей работе для освоения новых действий в методе обучения, называемом обучение поощрением (Reinforcement Learning). Обсуждаются также гамильтоновы нейронные сети.

Энциклопедия торговых стратегий - Д. Катс, Д. Маккормик.

"Энциклопедия торговых стратегий" ориентирована на трейдеров и финансовых аналитиков, которые стремятся повысить эффективность и надежность работы на финансовых и товарных рынках. Джеффри Катс и Донна Маккормик, имея немалый опыт торговли на фьючерсных рынках, тщательно исследуют методы и стратегии, которые, по мнению широкой публики, должны показывать выдающиеся результаты.

Строгий анализ, основанный на тестах с использованием исторических данных по большому спектру рынков, развенчивает многие мифы и является основой научного подхода к построению разнообразных торговых систем. В книге содержатся рекомендации по улучшенным методам контроля риска, показаны рискованные и потенциально убыточные методики, способные привести к разорению. Книгу можно использовать и как справочник по существующим на сегодняшний день торговым стратегиям и методам, и как руководство по построению оригинальных торговых систем.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - А. Ежов, С. Шумский.

В этой книге, основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.

Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Эта книга писалась с целью восполнить этот пробел. Поэтому основное внимание здесь уделяется описанию принципов нейросетевой обработки данных, их потенциальных возможностей и преимуществ, а также подробному разбору нескольких конкретных алгоритмов. Предполагается, что в случае необходимости читатель сможет воспользоваться одним из многочисленных коммерческих нейро-эмуляторов,  а не возьмётся программировать нейросети "с нуля" на C++. Главная задача книги - научить читателя "видеть" нейросетевые постановки задач в его повседневной работе, помочь ему автоматизировать рутинную обработку сложной многофакторной информации с помощью современного математического аппарата - искусственных нейронных сетей.

Хотя мы старались избегать математических выкладок и, по возможности, упростить изложение, хотелось бы заранее предупредить, что материал этой книги рассчитан на достаточно подготовленного читателя - как минимум студента старших курсов. Наш "идеальный" читатель - студент, научный работник, финансовый аналитик, консультант, брокер или просто бизнесмен, желающий повысить эффективность своего бизнеса путём более вдумчивой работы с доступной ему информацией.

Нейронные сети. Полный курс. - Саймон Хайкин.

В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям.

Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.

Нейронные Сети и Финансовые Рынки - Д. Э. Бэстенс, В. М. Ван Ден Берг, Д. Вуд.

Нейронно-сетевая методология, пока мало представленная в российской профессиональной научно-технической литературе, находит всё новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в её основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов.

Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные сравнения с иными применяемыми способами анализа и прогноза (например, статистическими способами анализа временных рядов и классификации или способами технического анализа) помогают читателю точнее определить роль и место нейронно-сетевых методов в областях, представляющих для него практический интерес.

Данное издание адресовано, в первую очередь, финансовым директорам, управляющим и аналитикам финансовых организаций, специалистам по количественному анализу и системным экспертам, а также студентам и аспирантам соответствующих специальностей.

tol64.blogspot.com

Нейронные сети полный курс pdf. Изучаем нейронные сети: с чего начать

В данной статье собраны материалы - в основном русскоязычные - для базового изучения искусственных нейронных сетей.

Искусственная нейронная сеть, или ИНС - математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма. Наука нейронных сетей существует достаточно давно, однако именно в связи с последними достижениями научно-технического прогресса данная область начинает обретать популярность.

Это означает, например, возможность моделирования таймера переключения времени. Как было предложено, нейронная сеть отключена от нейронов. Модель нейрона состоит из трех частей: ввода, вывода и функции. На основе масштабов отдельные входы могут быть подавлены или, наоборот, выгодны. Один из нейронов не может выполнять гораздо более сложный, чем классический регрессионный анализ. Тем не менее, нейронная сеть проявится при соединении нейронов друг с другом в больших структурах. Нейроны расположены в слоях.

Давайте не будем забывать, что алгоритм получает все самостоятельно, и все баксы выбирают. Если мы посмотрим, как течет поток через входящие данные, нам ясно, что сложность подключения позволяет нейронной сети находить еще более сложные и нелинейные отношения, но, с другой стороны, верно, что мы никогда не сможем интерпретировать приобретенную нейронную сеть, почему в частности, наблюдение, как это произошло. Это метод «черного ящика» - мы не можем просто интерпретировать результаты или получить простой набор правил между зависимостями и независимыми переменными.

Книги

Начнем подборку с классического способа изучения - с помощью книг. Мы подобрали русскоязычные книги с большим количеством примеров:

  • Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992 г. В книге в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описана структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.
  • С. Хайкин, Нейронные сети: Полный курс. 2006 г.Здесь рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию.
  • Д. Форсайт, Компьютерное зрение. Современный подход. 2004 г. Компьютерное зрение – это одна из самых востребованных областей на данном этапе развития глобальных цифровых компьютерных технологий. Оно требуется на производстве, при управлении роботами, при автоматизации процессов, в медицинских и военных приложениях, при наблюдении со спутников и при работе с персональными компьютерами, в частности, поиске цифровых изображений.

    Эта функция не имеет для нас значения, если это только вопрос предпочтения в области наших интересов, но если мы также хотим выяснить причину результата, то этот метод нам тоже не поможет. Наиболее распространенными типами нейронных сетей являются: сверхкритическая сеть персептрона, радиальная базовая функция, сеть Кохонена, линейная сеть и байесовское сито. Каждый тип сети имеет разные свойства, выбор зависит от характера данных и характера данных.

    Как правило, если сеть содержит небольшое количество нейронов, ее способность фиксировать и описывать зависимость от данных обучения слабее. Если, напротив, сеть содержит слишком большое количество нейронов, эта сеть, вероятно, не будет иметь проблемы с охватом и представлением зависимости от данных обучения, но ее способность обобщения, то есть зафиксировать правильный результат по новым данным, может быть хуже. Такое явление называется передачей сети. Передача может также происходить в то время, когда модель содержит большое количество входных параметров и относительно небольшое наблюдение.

Видео

Нет ничего доступнее и понятнее, чем визуальное обучение при помощи видео:

  • Чтобы понять,что такое вообще машинное обучение, посмотрите вот эти две лекции от ШАДа Яндекса.
  • Введение в основные принципы проектирования нейронных сетей - отлично подходит для продолжения знакомства с нейронными сетями.
  • Курс лекций по теме «Компьютерное зрение» от ВМК МГУ. Компьютерное зрение - теория и технология создания искусственных систем, которые производят обнаружение и классификацию объектов в изображениях и видеозаписях. Эти лекции можно отнести к введению в эту интересную и сложную науку.

Образовательные ресурсы и полезные ссылки

  • Портал искусственного интеллекта.
  • Лаборатория «Я - интеллект».
  • Нейронные сети в Matlab .
  • Нейронные сети в Python (англ.):
    • Классификация текста с помощью ;
    • Простой .
  • Нейронная сеть на .

Серия наших публикаций по теме

Ранее у нас публиковался уже курс #[email protected] по нейронным сетям. В этом списке публикации для вашего удобства расположены в порядке изучения.

Цель состоит не в том, чтобы максимизировать производительность сайта по данным обучения, а в разумном компромиссе между эффективностью обучения и умением получать знания даже по новым данным. То, о чем мы пишем здесь, связано с следующим принципом разделения файла данных, который нейронные сети используют неявно. Это разбивка данных для обучения, тестирования или проверки.

Набор тренировок - случайный выбор разделов данных для сетей, набор тестов - еще один фрагмент данных, чтобы остановить обучение, чтобы не пропускать сеть, количество проверки - остальные данные, на которых можно определить окончательное качество модели, - данные, которые до сих пор модель не была доступна. Результаты затем сообщаются как результат для каждой из этих величин, причем большинство из них являются моделью, которая не имеет слишком больших колебаний между выходами отдельных томов.

Свежепереведенный фундаментальный учебник С.Хайкина (переведено второе американское издание 1999г) вполне претендует на звание события 2006 года в российской литературе по нейроинформатике. Но нужно отметить, что перевод хоть и выполнен без явных ляпов, но подстрочные примечания-комментарии переводчиков не помешали бы для уточнения терминологии (поскольку одно и то же может называться в нейроинформатике, статистике и идентификации систем разными словами, то нужно или сводить термины к одной области, или давать списки синонимов - не все же читатели будут обладать широким кругозором). Комментарии могли бы отразить и прогресс в области искусственных нейронных сетей, произошедший с момента опубликования англоязычного оригинала. Я надеюсь, что книга будет пользоваться спросом и при допечатке тиража изменения будут внесены. Тем более, что имеется значительное количество опечаток в математических формулах. Исправлениям опечаток главным образом и посвящена данная страничка. Но надо отметить, что я не гаран

doctormo.ru

Книга "Нейронные сети" автора Осовский Станислав

 
 

Нейронные сети

Автор: Осовский Станислав Жанр: Другая компьютерная литература, Другие технические Добавил: Admin 14 Июн 12 Проверил: Admin 14 Июн 12 Формат:  DJVU (7336 Kb)

Рейтинг: 0.0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения сетей различной структуры, иллюстрируемые численными экспериментами с практически подтвержденными результатами.

Для аспирантов и научных работников, интересующихся методами искусственного интеллекта. Может быть полезна специалистам в области информатики, статистики, физики и технических дисциплин, а также специалистам биомедицинских отраслей знаний.

Объявления

Где купить?

Нравится книга? Поделись с друзьями!

Похожие книги

Комментарии к книге "Нейронные сети"

Комментарий не найдено
Чтобы оставить комментарий или поставить оценку книге Вам нужно зайти на сайт или зарегистрироваться
 

www.rulit.me