Me gustaría saber qué es la matemática temas son los más importantes para aprender antes de que en realidad el estudio de la teoría de las redes neuronales.
Me preguntan que porque voy a empezar a aprender acerca de las redes neuronales y el aprendizaje de máquina en mi propio para ayudar en el análisis que estoy haciendo en mi tesis de Doctorado sobre los patrones de la evolución del genoma.
Gracias de antemano.
Básicos de las redes neuronales (es decir, si usted simplemente necesita para construir y entrenar a uno), creo básica de cálculo es suficiente, tal vez las cosas como el gradiente de la pendiente y los más avanzados algoritmos de optimización. Para temas más avanzados en NNs (convergencia análisis, los vínculos entre los NNs y SVMs, etc.), un poco más avanzados de cálculo puede ser necesaria.
Para el aprendizaje de máquina, sobre todo que usted necesita saber probabilidad/estadística, cosas como el teorema de Bayes, etc.
Ya que tú eres un biólogo, no sé si has estudiado álgebra lineal. Algunas ideas básicas a partir de ahí son sin duda muy útil. Específicamente, transformaciones lineales, diagonalización, enfermedad vesicular porcina (que es la relativa a la PCA, el cual es un buen método para la reducción de dimensionalidad).
El libro de Duda/Hart/la Cigüeña tiene varios apéndices en los que describen los matemáticos básicos necesarios para entender el resto del libro.
Echa un vistazo a la página web de Michael Steele curso de Probabilidad de las Desigualdades y de Aprendizaje de la Máquina, y los diversos textos vinculados a allí.
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