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摘要：想要獲取最專(zhuān)業(yè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)原文地址三深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述近兩年，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各項(xiàng)競(jìng)賽中屢獲佳績(jī)。
去年，阿法狗（AlphaGo）在圍棋領(lǐng)域首次戰(zhàn)勝了人類(lèi)的世界冠軍，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始成為人們交口議論的話題，而就在今天，他的弟弟阿法元只靠一副棋盤(pán)和黑白兩子，從零開(kāi)始，自?shī)首詷?lè)，自己參悟，100-0 打敗哥哥阿法狗，這無(wú)疑將深度學(xué)習(xí)推向了更高點(diǎn)。
關(guān)于深度學(xué)習(xí)，技術(shù)人最關(guān)心的話題就是如何進(jìn)行了解與學(xué)習(xí)，而大家都知道要成為特定領(lǐng)域的大師必須經(jīng)過(guò)「一萬(wàn)小時(shí)」，但是今天小編很負(fù)責(zé)任地告訴你，不需要！
「NewTech 觀察圈」的成員—— 百度算法工程師 Roy 特別整理了史上最全的深度學(xué)習(xí)資源索引，包括論文，慕課，開(kāi)源框架，數(shù)據(jù)集等等，以下是精選部分。
一、圍棋比賽從此由機(jī)器制霸長(zhǎng)期以來(lái)，人工智能的目標(biāo)就是要實(shí)現(xiàn)一種能夠自主學(xué)習(xí)，再放空，最終實(shí)現(xiàn)超越人類(lèi)的算法。這兩年，AlphaGo 成為了第一個(gè)戰(zhàn)勝人類(lèi)圍棋世界冠軍的項(xiàng)目。AlphaGo 中的樹(shù)形檢索算法運(yùn)用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估每一步落子的位置，并計(jì)算出破解之道。有了這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，我們就能利用人類(lèi)圍棋大師的套路對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，并使其通過(guò)與自己對(duì)弈得到強(qiáng)化。本文中，我們講介紹一種全新的僅需要自我強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)算法，從而使得計(jì)算機(jī)在訓(xùn)練時(shí)不需要借助人類(lèi)對(duì)弈數(shù)據(jù)和人為指導(dǎo)修正。AlphaGo 成為了她自己的老師：我們通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠預(yù)測(cè) AlphaGo 自身的落子，并戰(zhàn)勝現(xiàn)有的 AlphaGo。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大幅提高了樹(shù)形檢索算法的效率，使其在下一次迭代中能獲得更高的棋力以及更強(qiáng)大的自我訓(xùn)練水平。由于加入了 tabula rasa 的放空環(huán)節(jié)，全新的 AlphaGo Zero 獲得了全面壓倒人類(lèi)的能力，先前戰(zhàn)勝人類(lèi)冠軍的 AlphaGo 版本，在 AlphaGo Zero 面前連敗 100 局。
原文地址：https://www.nature.com/nature...
二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我們?yōu)槟銣?zhǔn)備了斯坦福大學(xué) 2017 年最新的有關(guān)計(jì)算機(jī)視覺(jué)課程，包含完整的課程錄像和課件 PDF 下載。想要獲取最專(zhuān)業(yè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)？
原文地址：http://vision.stanford.edu/te...
三、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述近兩年，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各項(xiàng)競(jìng)賽中屢獲佳績(jī)。這篇?dú)v史綜述詳細(xì)地總結(jié)了過(guò)去的一千年中人們對(duì)于相關(guān)領(lǐng)域的研究。從古至今，有許多人投身于這項(xiàng)研究之中，而只有其中一部分人所做的具有一定的深度。而判定這些調(diào)查是否具有深度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就是他們的信用分配路徑的深度，這些路徑是鏈接現(xiàn)象和效果之間的重要關(guān)聯(lián)。作者在本文中為大家復(fù)盤(pán)了深度監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化式學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法，以及一些間接關(guān)于大型深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)研。
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1404.78...
四、LSTMs 在人類(lèi)行為識(shí)別中的應(yīng)用與那些傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)途徑相比，同時(shí)使用 RNN 和 LSTMs 僅需要極少量的特征標(biāo)注工程，甚至可以完全放棄。大量數(shù)據(jù)能直接被倒入深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則會(huì)正確地規(guī)范這些問(wèn)題，就黑匣子一樣。與之相比，其它關(guān)于行為識(shí)別數(shù)據(jù)集的研究需要大量的特征標(biāo)注，這更像是一個(gè)信號(hào)處理流程加上傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。而使用了 LSTMs 就會(huì)讓一切變得簡(jiǎn)單。
原文地址：https://github.com/guillaume-...
五、八千萬(wàn)張圖片數(shù)據(jù)集看了這么多技術(shù)干貨，是時(shí)候?qū)嵺`一次了。我們?yōu)槟銣?zhǔn)備了一個(gè)多達(dá)八千萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)集，希望能對(duì)你的研究有所幫助。
原文地址：http://groups.csail.mit.edu/v...
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摘要：但是如果你和我是一樣的人，你想自己攢一臺(tái)奇快無(wú)比的深度學(xué)習(xí)的電腦。可能對(duì)深度學(xué)習(xí)最重要的指標(biāo)就是顯卡的顯存大小。性能不錯(cuò)，不過(guò)夠貴，都要美元以上，哪怕是舊一點(diǎn)的版本。電源我花了美元買(mǎi)了一個(gè)的電源。也可以安裝，這是一個(gè)不同的深度學(xué)習(xí)框架。 是的，你可以在一個(gè)39美元的樹(shù)莓派板子上運(yùn)行TensorFlow，你也可以在用一個(gè)裝配了GPU的亞馬遜EC2的節(jié)點(diǎn)上跑TensorFlow，價(jià)格是每小時(shí)1美...
摘要：時(shí)間永遠(yuǎn)都過(guò)得那么快，一晃從年注冊(cè)，到現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)去了年那些被我藏在收藏夾吃灰的文章，已經(jīng)太多了，是時(shí)候把他們整理一下了。那是因?yàn)槭詹貖A太亂，橡皮擦給設(shè)置私密了，不收拾不好看呀。 ...
摘要：由于配置流是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取，速度較慢，導(dǎo)致實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流流入數(shù)據(jù)的時(shí)候，配置信息還未發(fā)送，這樣會(huì)導(dǎo)致有些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀取不到配置信息。從數(shù)據(jù)庫(kù)中解析出來(lái)，再去統(tǒng)計(jì)近兩周占比。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019367651); Flink 學(xué)習(xí)項(xiàng)目代碼 https://github.com/zhisheng17/f...
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