Czy ktoś może zaproponować dobry tutorial lub książkę dla sieci neuronowych w Lisp lub blogu lub udostępnić próbkę kodu?Sieci neuronowe w Lisp - porady
Posiadam doświadczenie z sieciami neuronowymi w językach imperatywnych C++, Java, C#, ale chcę wypróbować je w Lisp.
przełomowej książki AI: a modern approach zawiera kod źródłowy LISP na strona internetowa: link W szczególności zapoznaj się z rozdziałem "Nauka" (perceptron itp.)
W tym samym stylu masz Paradigms of AI in Lisp, ale tak naprawdę nie dotyka sieci neuronowych, jeśli dobrze pamiętam.
wyszukiwania w google znalazłem te
książka: "Common LISP Modules Artificial Intelligence" (w Amazon)
Same at Google Books
library for Fast Artificial Neural Network
I to blog jakieś posty o Ann
Yann LeCun, mój doradca w NYU, napisał zorientowany obiektowo dialekt seplenienia o nazwie Lush podczas pracy w Bell Labs. Czuje się jak lispy MATLAB i jest nastawiony na szybkie prototypowanie eksperymentów numerycznych i badań nad uczeniem maszynowym. Instaluje się łatwo, jeśli używasz systemu Linux lub Mac OS. W późnych latach 90-tych znaczna część wszystkich czeków w USA była czytana przez sieć LeNet-5, którą napisał w Lush.
Używamy go do większości naszych badań, ponieważ ma on tak wiele wsparcia dla splotowych sieci neuronowych, algebry liniowej i ma łatwy C/C++ FFI dla wszystkiego innego. Zawiera również kod demonstracyjny do implementacji sieci neuronowych i sieci splotowych do klasyfikacji obrazów i znaków, prawdopodobnie tam, gdzie chciałbyś zacząć.
To w repozytoriach Ubuntu, ale prawdopodobnie chcesz najnowszą wersję stąd:
Lush nie jest już używany na NYU, ponieważ wszyscy jego użytkownicy przełączyli się na Torch, oparty na Lua libarary. Więc Lush może już nie być dobrze wspierany. – SuperElectric
Choć pytanie jest stary i moja odpowiedź jest późno, nadal uważam, że to cenne.
Ostatnio szukałem pewnych zasobów dotyczących uczenia maszynowego w Common Lisp (stąd dlaczego znalazłem to pytanie). Po przeprowadzeniu dalszych badań znalazłem this codebase. Zawiera wiele interesujących rzeczy, takich jak maszyny Boltzmanna, sprzężone i rekurencyjne sieci neuronowe typu backprop. Autor ma również inne biblioteki, takie jak evolutionary algorithms. Ten kod jest na pewno dobrym sposobem na rozpoczęcie.
http://masonium.com/blog/2011/02/08/cl-fann-released/ właśnie wyszedł. Nie mam z tym doświadczenia, ale może być użyteczny. –