关于人工神经网络的简单英语教程？ [关闭]答案

【问题标题】：Plain-English tutorial on artificial neural networks? [closed]关于人工神经网络的简单英语教程？ [关闭]
【发布时间】：2011-02-06 05:27:02
【问题描述】：

我已经用 Google 搜索过，StackOverflowed，所有内容，但我似乎找不到我能理解的教程。我了解遗传算法的概念，以及如何实现它们，（虽然我没有尝试过）但我无法掌握神经网络的概念。

我隐约知道它们是如何工作的……仅此而已。有人可以指导我看一个可以帮助那些甚至还没有中学毕业的人的教程吗？当然，我比我的大多数人领先几年，但我不理解求和，（如果我不想要简单的二进制输出，我显然需要）向量，以及我显然应该知道的其他事情.

有没有简单的神经网络入门教程？在我学习了基础知识之后，我将继续学习更难的。最好是使用 Java。

谢谢！

【问题讨论】：

有些主题是在高级水平上教授的，因为它们需要掌握更基本的主题才能正确处理它们。我怀疑 ANN 应该只受到掌握求和和向量的人的攻击。所以我会对你得到的任何答案很感兴趣。
也许寻找解决您想要解决的问题的教程而不是专门关注神经网络会有所帮助。我发现具体的例子确实可以使解决策略更加清晰。
好的，谢谢。 FrustratedWithFormsDesigner 的回答帮助了我很多事情，所以我可能很快就会给他支票。
@High Performance Mark：我相信现在加法和乘法是在相当年轻的时候教授的……换句话说，简单的前馈网络是微不足道的。没有理由不能为他们提供一个非常简单的教程。

标签： java artificial-intelligence neural-network

【解决方案1】：

我遇到同样的问题有一段时间了。我是一名高中生，所以你有点领先我。我有一个假期，我用它来学习反向传播方面的所有知识，而且我发现几乎没有任何资源真的很有帮助，除非你想读那么多微积分以至于你想死。我的建议是首先编写一个感知器，这是一个只有输入层和输出层的网络。这启发了我写一篇文章，所以希望在我在这里发帖的半小时内应该有一个关于 http://certioraomnia.blogspot.com/ 的教程。这个问题在三年前被问到可能有点晚，但它可能会在以后对其他人有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

求和只是把一堆东西加起来。所以，

Summation(1,2,3,4,5) = 1+2+3+4+5 = 15

（注意：它总是加：如果你想减去，用负数求和）

这很容易，对吧？ ;)

向量是一个有序的元组，这实际上只是意味着它是按特定顺序排列的一堆数字。在物理学中最常用于描述位置、力、速度等……其实没什么特别的，只是一些有序的数字，其中的顺序很重要：

v = <1,2,3>

如果我们在谈论几何，那么这个向量表示 3 维空间中的一个点，其中 x 坐标为 1，y 坐标为 2，z 坐标为 3（这也很容易，对吧）？

在神经网络中，向量通常是神经元的输入向量，所以它实际上只是一个数值列表。向量的总和无非就是将向量中的所有值相加并得到一个数字作为结果（可以称为“标量”值）。

（这是匆忙和简化的 - 我相信其他人会帮助我完善它；））

PS。感谢您在中学阶段潜入这些东西！ :)

【讨论】：

好的，在你的帮助下，我在教程中做得很好，但是在这个页面上，(ai-junkie.com/ann/evolved/nnt5.html) 它谈到了一个包含两个值的向量 pointing i> 到最近的地雷。这是否意味着它是一个包含最近地雷坐标的向量？它还提到了第二个向量，也包含两个值，表示扫雷艇指向的方向。这些是什么？你不会只需要一个值来表示扫雷器的角度，只需要一个弧度值吗？我很困惑。
等一下，我浏览了互联网，我想我可能已经发现矢量既是角度又是距离。这是真的？如果是，那一切都说得通。
@Stuart：在这种情况下，我认为向量的使用与我所说的略有不同。我认为他们正在谈论代表向量的两个数值。这个向量有点像扫雷艇和最近的地雷之间的一条线，假设扫雷艇位于 (0,0) 位置（它不是但没关系，因为向量相对于扫雷艇的位置 i>)。
@Stuart: ...另一个表示扫雷艇指向的方向的向量也是 2 个可能的数值（x 和 y 坐标），你可能是对的，与 x-轴 *probably8 可以代替使用 - 但他们选择使用向量。我没有详细阅读它，所以他们可能有充分的理由使用矢量而不是角度。这两种方法可能都可以正常工作，这可能只是一个偏好问题。
@Stuart：基本上：当我上次使用神经网络时，我使用术语“向量”来指代神经元的一整套输入。在这种情况下，“向量”是作为单独值输入到神经元中的实际几何数据。这个词的两种用法似乎都是正确的，虽然是的，有点令人困惑。 ;)（事实上，如果神经元的每个输入都是一个完整的向量而不是一个标量，那么您将有一个由向量组成的输入向量！）

【解决方案3】：

好吧，在维基百科的简单英语中有this article，但我想你已经知道它包含的所有内容。

【讨论】：

我知道你的意思是好的，但那是一篇非常具有误导性的文章。 :(