Значи това от което навремето започнах е една българска книжка "Невронни мрежи - Основни архитектури и обучаващи алгоритми" - Теодора Кирова, 1995. В книжката има порядъчно математика и за съжаление няма примерни алгоритми. Другото което се сещам е че към "Matlab" има toolbox за невронни мрежи и към него pdf от н-стотин страници с описания (на английски). Естествено в нета сигурно има доста неща.

За начинаещите бих препоръчал "Нейрокомпьютерная техника:
Теория и практика" на Ф. Уоссермен
Книгата е американска, но това което имам е превод на руски. Който иска мога да му я пратя, Word-овски формат.
Иначе с ЕМулето се намират разни материали, ама повечето по-скоро могат да те откажат.
Не бързайте да се заравяте в математика и в MATLAB-ски глупости!!!
Като за софтуер вижте тук http://www.nd.com/
Не поглеждайте в Pricing листата!

Ами преди доста неща бях изровил.
Ето директорията. общо е около 50 мегабаита.
Ако ви трябва нещо казваите.

ето и един линк
http://www.neuron.yale.edu/neuron/

но много зор ще е да докарате нещо почти смислено, а истинските резултати май си искат години копане в областа.

neutrino_v ще ми пратиш ли на е-майла дето сем го сложил в акаунта, тази книжка.
Nikola - много хубава колекция си събрал, затруднен съм какво да си харесам.
Иначе си прав че трябва много копане, ама нищо не пречи човека да се пробва
Това което ми храсева на невронните мрежи, че могат да решават генерални проблеми и да се обучават спрямо конкретния проблем.

интересно да чета поста ама се почва от А и Б.... после "...генерални проблеми..."

Дам, много време трябва да се отдели. Но ние не бързаме за никъде нали?

Nikola,
прати ми онези лекции, ако не са твърде обемисти. Смачкай ги в архив първо, ако не са вече.

ypauns,
пратих я, мисля.

eto

и другите

Понeже започнахме тази тема без обяснение какво представляват невроните мрежи ще
се опитам накратко да обясня, без претендирам за особена точност и изчерпателност

Невронната мрежа е паралелна изчислителна система моделиреща биологочните невронни мрежи. Отделните елементи на системата- "невроните" -са сравнително прости.Те имат N на брой входа и един изхода. Състоянието на изхода е функция на входните сигнали. Как става това -всеки един от сигналите на входа се умножава по едно число,наречено тегловен коефициент, след това получения резултат се сумира с резултатите от другите входове, след което се подава една нелинейна функция, която ограничава изхода така че независимо колко силни сигнали имаме на входовете изхода да оства в опрделен диапазон. В самата мрежа невроните са групирани в слоеве. За констуктора на мрежата в зависимост от конкретната задача остава избора колко неврона да използва, в колко слоя да ги групира, какви връзки да има между тях. В крайна сметка получаваме система, която
има определен брой входове, изходи. Следващата стъпка е да се обучи мрежата, т.е така да се подберат тегловните коефициенти на отделните неврони- че като подадем определен сигнала на входа да получим това което желаем на изхода. За целта има създадени различни методи, които в момента няма да описвам. И за да не останат нещата само теория ще посоча конкретен пример който правих навремето:
Значи имаме съвсем прости изображения на цифрите от 0 до 9 кодирани като матрица
7x5 -два цвята (Същата матрица, която ползват LCD дисплеите 7 реда, 5 колони)
Общо 35 пиксела. Задачата която си поствих бе като подам на входа изображението на цифрата на изхода да получа на изхода съответния двоичен код. Направих невронна мрежа изградена от общо 8 неврона групирани в два слоя по 4. Мрежата има 35 входа и 4 изхода. Всеки от невроните от първия слой е свързан към входовете на мрежата, а всеки от входовете на невроните от втория слой е свързан към изходите на невроните от първия.
След това се заех да обучавам мрежата, като и подавам входните образци и показвам какво да се получи на изхода т.е подава изображение на цифрта 6 и на изхода трябва да има 0110. След определен брой итерации мрежата така наглася тегловните кофициенти на отделните неврони че да може рзпознава всяка една от цифрите. Интересното беше че след това почнах да повреждам пиксели в изображенията и въпреки това мрежта ги разпознаваше.
Хайде стига толкова че написах цял роман.
Приложил, съм една глава от една хубава книга "The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing" от Steven W. Smith, Ph.D. В нея много добре са описани основни неща за невронните мрежи. Между другото цялата книга може да се изтегли безплатно от www.dspguide.com

невронните мрежи както и fuzzy logic (помните ли бум-а преди 10 години) са опити да се имитират модели от природата, базирани на не математични а емпирични модели
т.е. когато един модел е много сложен и математическото му описание е твърде сложно се работи с модели натрупани като еталони от практиката
най лесен пример се сещам темата за трансформатора за Dc/Dc преубразувателя от някакава предишна тема
ако трябва да сметнеш един трансформатор и вземеш предвид всички фактори които оказват влияние е невъзможна работа, затова какво правиш: смяташ донякъде и навиваш пробен след това донагласяш следейки с осцилоскопа т.е. имайки обратна връзка за добро и лошо
в природата например когато човек ходи никога мозъка не смята трябва да преместя крака с такава скорост за да получа такава треактория, всичко е въпрос на повтаряне на това движение хиляди пъти (дете се учи да ходи) и корекция за резултата (пада и става отново)
т.е. на базата на опит правиш нещо което е практически невъзможно да сметнеш като математически модел

Доколкото разбирам, в невронните мрежи е заложен принципа на паралелнната обработка по нива. Има ли специализиран хардуер, който да реализира такава конфегурация.

малко съм скептичен относно определението "Невронни Мрежи"
Още няма доказателство как работи неврона(човешкия) и с каква информация оперира
а от горе прочетеното(и в някой от книгите) се говори за паралелни DSP процеси и нещо немога да свържа
неврона като паралелно DSP...

ypauns: със примера ти за LCD-to си направил дешифратор, не мисля, че е невронна мрежа, повече ми прилича на FPGA... :)

Има както дребни и малко по големи неврочипове,така и големи невроплатки платки за PC.

Никои не казва че са на 100 процената като истинските неврони.

Хайде да го кажем на чист български:

"Сложни думи - за много пари, Прости думи - (ако може) за без пари".....