Литература по нейронным сетям

[Karnivan]

Всем доброго времени суток!
Я хотел бы попросить помощи у форумчан с выбором литературы по нейронным сетям. Хотелось бы найти фундаментальную книгу, в которой описывается необходимая база для понимания данной предметной области.

Я уже решал простенькие задачи с помощью НС (в матлабе), но меня не удовлетворяет поверхностное понимание устройства сети. Хорошо это или плохо, но сейчас с помощью графического пользовательского интерфейса можно за 3 минуты создать свою сеть, даже не зная, как она работает :)

[Maslov]

Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. - М.: ООО "И.Д.Вильямс", 2006. - 1104 с.

Аннотация писал(а):

От издателя
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.

Лучше взять 3-е американское издание.

[Karnivan]

Спасибо! Скачал.
Есть еще желающие высказаться?

[_hum_]

имхо, Хайкин, Саймон. Нейронные сети: полный курс - "за деревьями леса не видно", хотя и предпринимаются попытки систематизации.

я бы предпочел знакомиться с нейронными сетями в изложении по дедукции - мол, есть теорема об универсальной равномерной аппроксимации любой непрерывной функции с помощью суперпозиции и суммирования конечного числа функций одного аргумента (Колмогоров, Арнольд, Хехт, Нильсен), причем такого вида, что это можно рассматривать как математическую запись работы искусственной нейронной сети. тем самым обосновывается возможность использования нейронных сетей на практике. остается вопрос - как именно строить такую сеть для данного отображения (как выбирать эти функции, как организовывать между ними отношения, чтобы все это работало быстро и эффективно). ну и дальше, подходы с обоснованиями...

[Rasool]

Мне как-то посоветовали книгу по нейросетям Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Краткое содержание:

Цитата:

Введение.
Модели нейронов и методы их обучения.
Однонаправленные многослойные сети сигмоидального типа.
Проблемы практического использования искусственных нейронных сетей.
Радиальные нейронные сети.
Специализированные структуры нейронных сетей.
Рекуррентные нейронные сети как ассоциативные запоминающие устройства.
Рекуррентные сети на базе персептрона.
Сети с самоорганизацией на основе конкуренции.
Сети с самоорганизацией корреляционного типа.
Математические основы нечетких множеств.
Нечеткие нейронные сети.

[iliaborisov]

Подскажите популярную литературу уровня скажем для старшеклассника по искусственному интеллекту (нейронным сетям, глубокому\машинному обучению - я не разбираюсь - это одно и тоже или разные вещи) , желательно без конкретного программирования, а просто рассказывающая о принципах, алгоритмах

[Anton_Peplov]

iliaborisov в сообщении #1463594 писал(а):

Подскажите популярную литературу уровня скажем для старшеклассника по искусственному интеллекту

По элементарности и "разжёванности" изложения для школьника вполне может подойти вот эта книжка: https://neuralnet.info/book/. С её помощью даже ребёнок может написать свой первый перцептрон, не зная никакой математики за пределами девятого класса.

Однако её автор Пётр Радько - молодой человек 22 лет, выпускник Бауманки по кафедре физики (а когда он писал эту книжку, то не был даже выпускником). То есть это не светило в области ИИ, и нельзя исключить, что в его тексте есть ошибки.

[VGryboedov]

появилось ли что-то новое интересное с 2018 ? спасибо

[mihaild]

Не новенькое (2016), но почему-то не рекомендованное выше - Goodfellow, "Deep learning".
Там есть и вводная часть с нужной математикой (основы линала и тервера), но её я не читал. Про сами сети написано хорошо.

[A_I]

mihaild в сообщении #1482778 писал(а):

но её я не читал.

Так и хочется добавить, - "но осуждаю"
Касаемо сабжа - гугл никогда не выкладывает новейшее, но почти всегда - лет на 5 устаревшее, как и в этом конкретном случае. Однако на гитхабе можно найти то, что потом использует и "секретит" "сам ГУГЛ"!..

[mihaild]

A_I в сообщении #1482907 писал(а):

Так и хочется добавить, - "но осуждаю"

Ну вот как раз нет - не читал, поэтому ничего сказать не могу (а Гудфеллоу - не Пастернак всё же). Вторую часть - читал, и про неё сказать могу.

A_I в сообщении #1482907 писал(а):

гугл никогда не выкладывает новейшее, но почти всегда - лет на 5 устаревшее

Причем тут гугл? В любом случае, мне про такую политику ничего не известно, откуда вы это взяли?
В книгах, естественно, новые методы появляются с задержкой, т.к. подготовка и издание книги - процесс небыстрый. Но статьи про тот же BERT появились гораздо раньше, чем гугл его внедрил в поиск.

[VGryboedov]

mihaild в сообщении #1482778 писал(а):

Не новенькое (2016), но почему-то не рекомендованное выше - Goodfellow, "Deep learning".
Там есть и вводная часть с нужной математикой (основы линала и тервера), но её я не читал. Про сами сети написано хорошо.

благодарю