<div dir="ltr"><div><div><div><div>Souhlasím, že pro praktické využití (tedy většina případů, kdy se člověk nesnaží vymeslet nový učící algoritmus) je lepší použít hotové knihovny. Nikdo pořádně neví, co se v neuronových sítích děje, a kdyby se něco rozbilo, bude se to hodně těžko ladit.<br>
<br></div>Pro další teorii můžu odkázat na materiály k předmětu na ČVUT: <a href="http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/lectures">http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/lectures</a> a <a href="http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/literature">http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/literature</a><br>
</div><br>Jinak mám dobré zkušenosti s knihovnou PyBrain (i když s jinými algoritmy než s ANN): <a href="http://pybrain.org">http://pybrain.org</a><br></div>Někdo si chválí i: <a href="https://code.google.com/p/neurolab/">https://code.google.com/p/neurolab/</a><br>
<br>Pokud vás však nikdo nenutí vytvořit program, ale stačí použít už nějaký hotový program, jsou tu další varianty. Na tom kurzu ČVUT jsem používal JavaNNS. Dále tam doporučují Matlab Neural Network Toolklit a Mathematica NeuralNetworks. Mám pocit, že i WEKA (<a href="http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/">http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/</a>) umí (nejen) neuronové sítě. Výhodou je, že není potřeba se zabývat implementací programu (a už vůbec ne implementací ANN) a stačí se soustředit na hledání nejlepšího učícího algoritmu a nejlepší struktury sítě. Ani to totiž není triviální. A to nemluvím o problémech s nekvalitní trénovací a testovací sadou...<br>
<br></div><div>V neposlední řadě se pak tyto programy dají použít pro nalezení nejlepších parametrů sítě, která se pak implementuje třeba pomocí nějaké knihovny...<br><br></div><div>S pozdravem<br><span style>--</span><span style> <br>
Radek Holý</span><span style><br>Programátor specialista
v oblasti distribuované umělé inteligence</span><span style><br>web:
<a href="http://radek1.holych.cz">http://radek1.holych.cz</a></span><span style><br>vCard:
<a href="http://radek1.holych.cz/?vCard">http://radek1.holych.cz/?vCard</a></span>

<br></div><div><div><div><div><div><div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">Dne 7. března 2013 12:56 zdenekd <span dir="ltr"><<a href="mailto:zdenekd@volna.cz" target="_blank">zdenekd@volna.cz</a>></span> napsal(a):<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0pt 0pt 0pt 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><a href="mailto:Ctibor.Plasek@seznam.cz">Ctibor.Plasek@seznam.cz</a> wrote"<br>
>Dělám diplomku na téma 'Softwarový systém konicity krystalizátoru' a<br>
>mám při tom použít UNS. Problém je v tom, že vůbec nechápu, jak napsat<br>
>takový algoritmus. Na netu je celkem dost informací o problematice UNS,<br>
>ale jsou to vždy takové obecné řeči.<br>
<br>
<br>
Dobrý den,<br>
<br>
backpropagation algoritmus je docela hustý a těžko na pochopení vystačíte s nějakým kouskem kódu. Já jsem trochu pochytil, o co jde až na<br>
<a href="https://www.coursera.org/course/ml" target="_blank">https://www.coursera.org/course/ml</a><br>
<br>
Tam se ta teorie v cvičení dotahuje až do funkčního kódu. Bohužel je to záležitost na měsíce, a asi by to dublovalo to, co jste se už učil ve škole. Pro praktické použití Machine Learning  jsou asi k dispozici hotové knihovny.<br>

<br>
S pozdravem   Zdeěk Drábek<br>
<br>
_______________________________________________<br>
Python mailing list<br>
<a href="mailto:Python@py.cz">Python@py.cz</a><br>
<a href="http://www.py.cz/mailman/listinfo/python" target="_blank">http://www.py.cz/mailman/listinfo/python</a><br>
</blockquote></div><br></div></div></div></div></div></div></div></div>