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  •   深度研习是进展急迅的一个计较机科学和数学交叉的范围。它是更广泛的机械研习范围一个相对新的分支。机械研习的主意是教计较机竣工基于给定命据的百般义务。本教程是为那些明确少少数学,又懂少少编程措辞,并思切磋深度研习的人绸缪的。

      你必需明确编程学问以便开垦和测试深度研习模子。咱们创议操纵 Python 举办机械研习。这里须要用到科学计较的 NumPy / SciPy 库。

      当你满意了这些打算前提时,咱们有四个备选创议用来研习深度研习。你可能挑选下列选项中的任何一个或几个。星星数目显露困苦水平。

      Hugo Larochelle 正在 YouTube 上的课程视频(Hugo Larochelles video course)。固然视频是正在 2013 年录制的,但大个人实质依然很新。视频精细地注明了神经搜集背后的数学学问。附带幻灯片和闭系资料。★★?

      Michael Nielsen 的搜集册本《神经搜集和深度研习》(Neural Networks and Deep Learning)是切磋神经搜集的最容易初学的册本。它没有涵盖全盘紧要的中央,但包括直观注明和基础观念的代码杀青。★?

      有很众软件框架为机械研习和深度研习供给了须要的函数、类和模块。咱们创议正在切磋的早期阶段不要操纵这些框架,而是从新滥觞杀青基础算法。而且群众半课程都能足够精细地描摹算法背后的数学,于是这些算法可能很容易从新杀青。

      Jupyter notebook 软件可能利便地交互编译 Python 代码。软件能很好地与时兴的可视化库 matplotlib 集成。咱们创议正在如许的境况中杀青算法。★。

      机械研习是基于数据磨练计较机的一门艺术和科学。它是计较机科学和数学交叉的相对确定的范围,而深度研习只是它的一个很小的子范围。机械研习的观念和东西关于清楚深度研习出格紧要。

      Larochelle 的课程,没有零丁的通用机械研习的先容性讲座,然则界说和注明了全盘须要的观念。搜索六和彩

      群众半时兴的机械研习算法都是正在 Python 库 Scikit-learn 中杀青的。从新滥觞杀青这些算法助于清楚机械研习的道理。

      一个交互可视化的教程,先容了神经搜集的根柢——显示粗略的神经搜集奈何做线性回归 ★。

      Andrej Karpathy 的神经搜集黑客教程讲述了奈何正在 Java 中杀青反向撒布。★。

      磨练神经搜集并禁止易。有时根底不行研习(欠拟合/ underfitting),而有时能切确地研习你给算法的数据,然则算法学到的「学问」不行泛化到新的、没睹过的数据(过拟合/ overfitting)。有很众形式来办理这些题目。

      有很众框架供给尺度算法,并针对今世硬件的优良功能举办了优化。这些框架中的群众半供给 Python 接口,除了闻名的 Torch 是个破例(其须要 Lua)。一朝你明确奈何杀青基础的研习算法,现正在是挑选一个修模框架的时刻了。

      TensorFlow 是另一个低层级框架。它的架构相同于 Theano。它由谷歌大脑团队维持。

      Lasagna 是一个树立正在 Theano 之上的更高级框架。它供给了粗略的函数,从而可能用少量代码创修大型搜集。

      假如你须要更众闭于挑选框架的创议,请参睹斯坦福大学 CS231n 课程的第 12 讲。资料免费下载★★!

      卷积神经搜集(「CNN」)是一种特此外神经搜集,它操纵了少少妙技来更速、更好地研习。ConvNets 从根底上厘革了计较机视觉,而且也被洪量行使于语音识别和文天职类义务中。

      图像核函数(Image Kernel)的视觉论述——映现卷积过滤器(Convolutional Filters,也称为图像核函数)奈何转换图像 ★。

      每一个紧要框架都行使了卷积搜集。常常清楚用更高级库编写出来的代码更容易。

      检测糖尿病视网膜病变——出自 Kaggle 糖尿病视网膜病变检测竞赛最佳选手的一篇博文。包括一个绝佳的数据加强案例。★★!

      操纵深度研习举办的露脊鲸面部识别——作家正在定位和分类经过中操纵了区此外 ConvNets。内附代码及模子。★★?

      残差搜集(Residual Net)的磨练与视察——残差搜集正在图像分类方面发挥不错。来自 Facebook 和 CornellTech 的两位切磋职员正在 Torch 中采用了这种搜集 ★★★!

      ConvNets 履行——操纵卷积搜集方面的很众适用方法囊括:数据加强、转移研习、卷积运算的火速杀青 ★★!

      轮回神经搜集(RNN)是与序列沿道操纵的。常常用于语句分类(好比感情领悟)和语音识别,但也用于文本天生,乃至图像天生。

      轮回神经搜集的合理有用性——描摹了 RNN 奈何天生文本、数学论文和 C++ 代码 ★!

      自编码器是为无监视研习(比方数据未标识的状况)而策画的神经搜集。可用它举办降维、预磨练其他神经搜集及数据天生等。以下资源还囊括自编码器与图形模子的趣味搀杂体,称为变分自编码器(variational autoencoders),可是其数学根柢是下一节的实质。

      群众半的自编码器都很容易杀青。咱们创议你浏览完全案例前本人先试委杀青一下。

      概率图模子(PGM)正在统计学与机械研习的交叉范围变成一个独立的分支。通常说来闭于 PGM 的册本和课程有良众。这里咱们提出的是:正在深度研习中奈何行使这些模子。Hugo Larochelle 的课程先容了几个闻名的模子,而《Deep Learning》一书则用了四章(16-19)来论述该外面,并正在结果一章先容了十几种模子。这些课题都须要洪量的数学学问。

      天生模子——变分自编码器、天生对立搜集及其 OpenAI 改正方面的一篇博文。★★★!

      神经搜集园(The Neural Network Zoo)试图操纵一个简单计划机闭洪量架构。★★!

      由特性向量天生大图像——维系使用变分自编码器(variational autoencoders)与天生对立搜集。★★★?

      正在 TensorFlow 中操纵深度研习举办图像修复——天生对立搜集的另一个行使。★★★。

      深度研习是一个出格灵活的科学切磋范围。要思跟上顶尖的科研过程,就必需阅读新的论文并跟上紧要的聚会。常常每个新思思都是正在的预印本论文上颁发。然后个中少少提交给聚会并举办同行评断。最好的那些会正在聚会上被提出并颁发正在期刊上。假如该作家不颁发其模子的代码,很众人会试图杀青它们并将其放正在 GitHub 上。这得须要 1、2 年的年光,合清楚释其思思和杀青经过的高品德工夫博客、教程和视频才会显现正在搜集上。

      /r/MachineLearning 是一个出格灵活的 Reddit 板块。全盘新的紧要论文城市正在那里举办计划。

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