在神经网络上阅读书籍所需的先决条件(并理解它们)

我一直在努力学习神经网络一段时间,我可以在线理解一些基本的教程,并且我已经能够完成神经计算的部分- 一个简介,但即使在那里,我也在很多数学,在前几章后它完全超出了我的脑海.即便如此,我能找到的最少的书"math-y".

它不是我害怕数学或任何东西,它只是我没有学到我需要的东西,我不确定我需要什么.我目前就读于我当地的大学,正在努力学习我需要在Comp中输入MS的课程.Sci计划(我的学士学位是商业/信息系统),我还没有走得太远.根据该大学的小课程描述,NN实际上涵盖了一个关于模式识别的电气工程课程(这对我来说很奇怪,这门课程是EE),它有一些EE先决条件,我不需要进入MS Comp .科学.程序.

我对这个话题非常感兴趣,并且知道我最终想要了解更多关于它的问题,问题是,我不知道我需要先知道什么.以下是我认为可能需要的主题,但这只是无知的推测:

单变量微积分(我已经使用了Calc I和II,所以我想我已经涵盖了这里,只是列出了完整性)

多变量微积分

线性代数(我还没有正式采用这个,但实际上可以理解我在维基百科和其他网站上设置的许多概念)

离散数学(另一个我没有正式采取,但我自己学到了一部分

图论

概率论

贝叶斯统计

电路设计

其他数学？

其他comp sci主题

显然,这里也有一个神经科学组成部分,但实际上,当他们谈论它应用于NN时,我实际上没有遇到任何麻烦,主要是因为它的概念

简而言之,有人可以铺设一条人们需要真正理解的半透明路径,阅读书籍并最终实施神经网络吗？

如果你想要一本大学课程清单,你需要了解这本书,这里是:

微积分(I,II和III)

微分方程

线性代数

统计数据(或贝叶斯的良好覆盖)

但是,我在没有Diff的NN课程中做得很好.式.并且只需查看我尚未研究过的概念.

你可以采用上面的黑匣子方法,但如果你真的想要了解网络的数学和实现,你就必须学习.无论你做什么,完全掌握更先进的网络将是一个陡峭的学习曲线.你可以先上面的课程,或者你可以开始阅读这本书并查找你在维基百科上没有掌握的所有内容,然后从那些文章中阅读你必须阅读的内容以了解它们等等.你会发现,无论哪种方式,你最终都会超越最初的窥视,事情会变得更容易.

如果你告诉我们你为什么要学习神经网络会很好.虽然我不是游戏开发人员或电信开发人员,但在我的职业生涯中,我没有找到任何一个用途.

你不能实现"神经网络" - 你最终会实现一种特定的NN(例如感知器).有许多不同类型的NN,每种NN更适合于某种特定类型的任务,并且每种NN都使用一些数学(而不仅仅是数学)概念,这些概念仅针对该特定种类.例如,玻尔兹曼机器使用来自统计热力学的概念(由Boltzmann建立).

至于你的问题:没有明确的目标,就没有明确的(甚至不是"半清晰")路径.

我是第二个zvrba的想法,你为自己设定了一个明确的目标.一些指导性问题:a.您想研究NN作为生物网络的模型还是作为计算工具？湾 你对他们的学习方面感兴趣吗？联想记忆？信号处理？C.你想了解复杂的理论吗？还是只够写模拟软件？

此外,我会从小开始:用你最喜欢的编程语言实现一个感知器.数学并不是那么糟糕,它可能会让你专注于你的下一步.使用二元分类数据集,比如UCI的tic-tac-toe endgame.