| Версия для печати темы
Нажмите сюда для просмотра этой темы в оригинальном формате |
| Форум программистов > Программирование игр, графики и искусственного интеллекта > Обучение рекуррентных нейронных сетей |
| Автор: Hayate 26.3.2008, 19:15 |
| Народ, взялся за рекуррентные нейронные сети и не совсем понимаю, как оно реализовывается, конкретно - усечённое обратно распространение во времени. Взять например развёртывание. Сразу ли оно производится для всех моментов времени, тобишь предъявляемых образов? Как быть с выходным нейроном - после развёртывания у нас их получается несколько штук, вместо, например одного в исходной сети? Читаю Хайкина, его полный курс, но не совсем понимаю как это работает, и как это алгоритмизировать. Может быть, кто-нибудь подскажет, как это делается, или даст ссылку на более подробное описание процесса обучения рекуррентных сетей? |
| Автор: Dzo 7.5.2008, 15:52 |
| У нас в универе тоже основным учебником является Хайкинс, но он мудреный... Это признает как профессор, так и многие лаборанты, но посоветовать хорошую книжку как-то никто не береться. Из личного опыта: На русском: Обязательно прочитайте Беркинблита. Там немножко не о том, но она дает самое важное - понимание. Главное понять как ездит машинка, а ездит она на бензине, дизеле или на воздушной подушке уже понимаете потом. Корифей Осовский без вариантов. На английском: Patrick van der Smagt - лекции. Colin Fyfe Juan R. Rabunal Обложившись этими книжками (которые есть в электронном варианте - это факт) разбираться будет много проще. Удачи! |