Нейронная сеть (нейросеть) - упрощенная модель с программным или аппаратным воплощением, которая создана по образу сетей нейронов нервной системы живых организмов. В настоящее время широко применяется в областях: обработка больших объемов данных, разработка алгоритмов прогнозирования, распознавание образов и классификация объектов в робототехнике.
Рекомендую для чтения 5 лучших книг по нейронным сетям для всех интересующихся машинным обучением и искусственным интеллектом.
1. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей.
Книга "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей." (С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская) - одна из лучших книг на русском языке по решению задач на графических моделях для глубокого обучения.
Авторы сделали замечательный теоретический обзор по теме нейронных сетей. Самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге.
Ссылка - книга
Краткое оглавление:
- Как обучать нейронные сети.
- Основные архитектуры.
- Новые архитектуры и применения.
2. Создаем нейронную сеть.
Книга "Создаем нейронную сеть" (Р. Тарик) - написана очень простым и понятным языком с хорошими иллюстрациями. Идеально подходит для тех, кто хотел бы познакомится с темой нейронных сетей. Наличие примеров и ссылок на исходный код проектов.
Материал книги сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на миникомпьютере Raspberry Pi Zero.
Ссылка - книга
Краткое оглавление:
- Как работают нейронные сети.
- Создаем нейронную сеть на Python.
- Несколько интересных проектов.
3. Нейронные сети. Полный курс.
Книга "Нейронные сети. Полный курс" (С. Хайкин) - содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм с примерами. Также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов.
Ссылка - книга
Краткое оглавление:
- Процессы обучения.
- Сети на основе радиальных базисных функций.
- Модели на основе теории информации.
- Нейродинамическое программирование.
- Нейродинамика.
4. Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс.
Книга "Нейронные сети и глубокое обучение. Учебный курс" (Ч. Аггарвал) - рассматривает классические и современные модели глубокого обучения. Чтение материала приводит к пониманию взаимосвязи традиционного машинного обучения и нейронных сетей.
Книга легка в понимании и написана простым языком с множеством добротных иллюстраций, в конце глав упражнения для закрепления материала. Имеются рекомендации по построению нейронных сетей с ссылками на используемую на литературу.
Ссылка - книга
Краткое оглавление:
- Машинное обучение с помощью мелких нейронных сетей.
- Сети радиально-базисных функций.
- Рекуррентные нейронные сети.
- Глубокое обучение с подкреплением.
5. Искусственные нейронные сети. Учебник для вузов.
Учебник "Искусственные нейронные сети. Учебник для вузов" (В. Ростовцев) - даёт основные теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей с использованием среды MatLab. Предназначен для студентов при изучении нейросетевых технологий или слушателей курсов повышения квалификации.
Ссылка - книга
Краткое оглавление:
- Свойства биологических нейронных сетей.
- Цели и проблемы обучения нейронных сетей.
- Классификация нейронных сетей.
- История развития нейрокомпьютерных вычислений.
- Области применения искусственных нейронных сетей.
Официальные страницы РоботехМастера:
- Youtube: Робототехника видео
- РобоТехМаркет: Робототехника
