[python] Umělé neuronové sítě

[Radek Holý]

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.

Pro další teorii můžu odkázat na materiály k předmětu na ČVUT:
http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/lectures a
http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/ae4m33bia/literature

Jinak mám dobré zkušenosti s knihovnou PyBrain (i když s jinými algoritmy
než s ANN): http://pybrain.org
Někdo si chválí i: https://code.google.com/p/neurolab/

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 (http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/)
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...

V neposlední řadě se pak tyto programy dají použít pro nalezení nejlepších
parametrů sítě, která se pak implementuje třeba pomocí nějaké knihovny...

S pozdravem
-- 
Radek Holý
Programátor specialista v oblasti distribuované umělé inteligence
web: http://radek1.holych.cz
vCard: http://radek1.holych.cz/?vCard


Dne 7. března 2013 12:56 zdenekd <zdenekd na volna.cz> napsal(a):

> Ctibor.Plasek na seznam.cz wrote"
> >Dělám diplomku na téma 'Softwarový systém konicity krystalizátoru' a
> >mám při tom použít UNS. Problém je v tom, že vůbec nechápu, jak napsat
> >takový algoritmus. Na netu je celkem dost informací o problematice UNS,
> >ale jsou to vždy takové obecné řeči.
>
>
> Dobrý den,
>
> backpropagation algoritmus je docela hustý a těžko na pochopení vystačíte
> s nějakým kouskem kódu. Já jsem trochu pochytil, o co jde až na
> https://www.coursera.org/course/ml
>
> 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.
>
> S pozdravem   Zdeěk Drábek
>
> _______________________________________________
> Python mailing list
> Python na py.cz
> http://www.py.cz/mailman/listinfo/python
>
------------- další část ---------------
HTML příloha byla odstraněna...
URL: <http://www.py.cz/pipermail/python/attachments/20130307/84f0e695/attachment.html>