神經網路pdf

⑴ 什麼叫神經網路

南搞小孩給出基本的概念: 一.一些基本常識和原理 [什麼叫神經網路?] 人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。 人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。 [人工神經網路的工作原理] 人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。 所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。 如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 南搞小孩一個小程序: 關於一個神經網路模擬程序的下載 人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦 http://emuch.net/html/200506/de24132.html 作者關於此程序的說明: 從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別! 南搞小孩神經網路研究社區: 人工神經網路論壇 http://www.youngfan.com/forum/index.php http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦) 國際神經網路學會(INNS)(英文) http://www.inns.org/ 歐洲神經網路學會(ENNS)(英文) http://www.snn.kun.nl/enns/ 亞太神經網路學會(APNNA)(英文) http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna 日本神經網路學會(JNNS)(日文) http://www.jnns.org 國際電氣工程師協會神經網路分會 http://www.ieee-nns.org/ 研學論壇神經網路 http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0 人工智慧研究者俱樂部 http://www.souwu.com/ 2nsoft人工神經網路中文站 http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp =南搞小孩推薦部分書籍: 人工神經網路技術入門講稿(pdf) http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf 神經網路FAQ(英文) http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html 數字神經網路系統(電子圖書) http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm 神經網路導論(英文) http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html =南搞小孩還找到一份很有參考價值的講座 <前向網路的敏感性研究> http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt 是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存. 南搞小孩添言:很久之前，楓舞夢想智能機器人從自己手中誕生,SO在學專業的時候也有往這方面發展...考研的時候亦是朝著人工智慧的方向發展..但是很不幸的是楓舞考研失敗...SO 只好放棄這個美好的願望,為生活奔波.希望你能夠成為一個好的智能計算機工程師..楓舞已經努力的在給你提供條件資源哦~~

⑵ 什麼是人工神經網路

一.一些基本常識和原理
[什麼叫神經網路?]
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

[人工神經網路的工作原理]

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
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關於一個神經網路模擬程序的下載
人工神經網路實驗系統(BP網路) V1.0 Beta 作者:沈琦
http://emuch.net/html/200506/de24132.html

作者關於此程序的說明:
從輸出結果可以看到，前3條"學習"指令，使"輸出"神經元收斂到了值 0.515974。而後3條"學習"指令，其收斂到了值0.520051。再看看處理4和11的指令結果 P *Out1: 0.520051看到了嗎？ "大腦"識別出了4和11是屬於第二類的！怎麼樣?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神經網路"已經形成了!你可以自己任意的設"模式"讓這個"大腦"學習分辯哦!只要樣本數據量充分(可含有誤差的樣本)，如果能夠在out數據上收斂地話，那它就能分辨地很准哦!有時不是絕對精確，因為它具有"模糊處理"的特性.看Process輸出的值接近哪個Learning的值就是"大腦"作出的"模糊性"判別!
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人工神經網路論壇
http://www.youngfan.com/forum/index.php
http://www.youngfan.com/nn/index.html(舊版,楓舞推薦)
國際神經網路學會(INNS)(英文)
http://www.inns.org/
歐洲神經網路學會(ENNS)(英文)
http://www.snn.kun.nl/enns/
亞太神經網路學會(APNNA)(英文)
http://www.cse.cuhk.e.hk/~apnna
日本神經網路學會(JNNS)(日文)
http://www.jnns.org
國際電氣工程師協會神經網路分會
http://www.ieee-nns.org/
研學論壇神經網路
http://bbs.matwav.com/post/page?bid=8&sty=1&age=0
人工智慧研究者俱樂部
http://www.souwu.com/
2nsoft人工神經網路中文站
http://211.156.161.210:8888/2nsoft/index.jsp
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推薦部分書籍:
人工神經網路技術入門講稿(PDF)
http://www.youngfan.com/nn/ann.pdf
神經網路FAQ(英文)
http://www.youngfan.com/nn/FAQ/FAQ.html
數字神經網路系統(電子圖書)
http://www.youngfan.com/nn/nnbook/director.htm
神經網路導論(英文)
http://www.shef.ac.uk/psychology/gurney/notes/contents.html
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一份很有參考價值的講座
<前向網路的敏感性研究>
http://www.youngfan.com/nn/mgx.ppt
是Powerpoint文件，比較大，如果網速不夠最好用滑鼠右鍵下載另存.

⑶ 《深度學習入門基於Python的理論與實現》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習入門》（[ 日］ 齋藤康毅）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。

⑷ 《深度學習優化與識別》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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⑸ 求《神經網路與深度學習講義》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~

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⑹ 求神經網路與機器學習書（第三版）pdf。

pattern recognition and machine learning，bishop 2006這本書不錯，講的很清楚。\r\n中文翻譯版據說草稿三年前就提交上去了，不過還沒審批通過。但看英文版有看英文版的好處，搜一下愛問有pdf。

⑺ 誰有戴葵翻譯《神經網路設計》書的PDF文件，發到我的郵箱[email protected]，謝謝！

我有此PDF文件《神經網路設計》作者: （美）哈根；譯者: 戴葵。共9M多的文件。蠻清晰的。
現已發到你郵箱，注意查收，希望滿意，好的話，希望能加分哦！
我郵箱：l******[email protected]

⑻ matlab神經網路超級學習手冊，怎麼沒有pdf版

有pdf,和txt，需要就追問我。

⑼ matlab神經網路43個案例分析.pdf

哥們， 這書還真沒搜到PDF電子版的， 估計人家就是想用來賣錢的，版權意識特么強。 這么厚的書，又全是干貨，才32塊，很便宜了，真想要學習，推薦買一本，亞馬遜，當當，京東上都有賣。不過就算沒買，到神經網路之家、matlabsky、數學中國、matlab中文論壇等一些免費論壇看看貼，一樣學習。希望對你有幫助。