我一直在努力学习神经网络一段时间，我可以在线理解一些基本的教程，并且我已经能够完成Neural Computing - An Introduction的部分内容，但即使在那里，我也是在很多数学课程上都会上釉，在前几章之后它就完全超出了我的脑海。即便如此，我能找到的最少的书“math-y”。
这不是我害怕数学或其他什么，它只是我没有学到我需要的东西，而且我不确定我需要什么。我目前就读于我当地的大学，正在努力学习我需要在Comp中输入MS的课程。 Sci计划（我的学士学位是商业/信息系统），我还没有走得太远。根据该大学的小课程描述，NN实际上涵盖了一个关于模式识别的电气工程课程（这对我来说很奇怪，这门课程是EE），它有一些EE先决条件，我不需要进入MS Comp 。科学。程序
我对这个话题非常感兴趣，并且知道我最终想要了解更多，问题是，我不知道我需要先知道什么。以下是我认为我可能需要的主题，但这只是无知的推测：
显然这里也有一个神经科学组成部分，但实际上我在理解书籍时没有遇到任何麻烦，因为它们适用于NN，主要是因为它的概念
简而言之，有人可以铺设一条人们需要真正理解的半清晰路径，阅读书籍并最终实施神经网络吗？
答案 0 :(得分：14)
如果你想要一本大学课程清单，你需要了解这本书，这里是：
然而，我在没有Diff的NN课程中做得很好。式。并且只需查看我尚未研究的概念。
你可以采用上面的黑匣子方法，但如果你真的想要了解网络的数学和实现，你就必须学习。无论你做什么，完全掌握更先进的网络将是一个陡峭的学习曲线。你可以先上面的课程，或者你可以开始阅读这本书并查找你在维基百科上没有掌握的所有内容，然后从那些文章中阅读你需要阅读的内容来理解它们等等。你会发现，无论哪种方式，你最终都会超越最初的窥视，事情会变得更容易。
如果您告诉我们您为什么要学习神经网络，那将会很好。虽然我不是游戏开发人员或电信开发人员，但我在职业生涯中没有找到任何一个用途。
答案 1 :(得分：8)
你不能实现“神经网络” - 你最终会实现一种特定的NN（例如感知器）。有许多不同类型的NN，每种NN更适合于某种特定类型的任务，并且每种NN都使用一些数学（而不仅仅是数学）概念，这些概念仅针对该特定种类。例如，玻尔兹曼机器使用来自统计热力学的概念（由Boltzmann建立）。
关于你的问题：如果没有明确的目标，就没有明确的（甚至不是“半清晰”）路径。
答案 2 :(得分：8)
我是第二个zvrba的想法，你为自己设定了一个明确的目标。一些指导性问题： 一个。您想研究NN作为生物网络的模型还是作为计算工具？ 湾你对他们的学习方面感兴趣吗？联想记忆？信号处理？ C。你想了解复杂的理论吗？还是只够编写模拟软件？
另外，我会从小处着手：用您喜欢的编程语言实现perceptron。数学并不是那么糟糕，它可能会让你专注于你的下一步。使用二进制分类数据集，例如UCI's tic-tac-toe endgame。
答案 3 :(得分：3)
对于基本的反向神经网络，最重要的是：
积分
线性代数
基本统计/概率
如果您只是在寻找更具体的主题（您说您已经使用了Calc，那么我将其排除在外），这里有一些有用的知识，如果不一定直接适用于构建神经网络：
求解线性方程组（你将在线性代数课程中学到这一点）
最小二乘回归
优化理论
你应该意识到还有其他一些方法可以用来解决某些问题以及神经网络。
解决问题最困难的方面通常是确定最佳使用方法。
答案 4 :(得分：0)
即使我在2018年回答它，但我认为它会帮助许多尝试学习神经网络的新手。 在线提供的所有在线课程材料都希望读者具有高度的数学知识或经验。 塔里克·拉希德（Tariq Rashid）写了一本书，名为《建立自己的神经网络》。它期望读者具有高中数学知识。就这样 。到本书结尾时，您将能够编写一个程序来读取您的笔迹。