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Python入門深度學(xué)習(xí)完整指南

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摘要:通過書籍學(xué)習(xí),比如除了上述的先學(xué)知識,你還應(yīng)該了解一些流行的深度學(xué)習(xí)庫和運(yùn)行他們的語言。你也可以查看查看的中的第講,概要性的了解一些深度學(xué)習(xí)庫。

作者:chen_h
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簡書地址:https://www.jianshu.com/p/cd0...


原文:https://www.analyticsvidhya.c...
介紹

深度學(xué)習(xí)目前已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的突出話題。它在“計算機(jī)視覺”和游戲(AlphaGo)等領(lǐng)域的突出表現(xiàn)而聞名,甚至超越了人類的能力。近幾年對深度學(xué)習(xí)的關(guān)注度也在不斷上升,這里有一個調(diào)查結(jié)果可以參考。

這里有一個 Google 的搜索趨勢圖:

如果你對這個話題感興趣,這里有一個很好的非技術(shù)性的介紹。如果你有興趣了解最近的趨勢,那么這里有一個很好的匯總。

在這篇文章中,我們的目標(biāo)是為所有深度學(xué)習(xí)的人提供一條學(xué)習(xí)之路,同時也是為想要進(jìn)一步學(xué)習(xí)的人提供一條探索的路徑。如果你準(zhǔn)備好了,那么讓我們開始吧!

步驟0:先決條件

建議在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)之前,你應(yīng)該先了解一些機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。這篇文章列出了完整的學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的資源。

如果你想要一個簡單的學(xué)習(xí)版本。那么可以看下面的列表:

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(特別是微積分,概率和線性代數(shù))

Python 基礎(chǔ)

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

建議時間:2-6個月

## 步驟1:機(jī)器配置

在進(jìn)行下一步學(xué)習(xí)之前,你應(yīng)該確保你有一個支持你學(xué)習(xí)的硬件環(huán)境。一般建議你至少擁有以下硬件:

一個足夠好的 GPU(4+ GB),最好是 Nvidia

一個還可以的 CPU(比如:Intel Core i3,Intel Pentium 可能不適合)

4 GB RAM(這個取決于數(shù)據(jù)集大?。?/p>

如果你還不確定,那么請閱讀這個硬件指南。

備注:如果你是一個硬件玩家,那么你可能已經(jīng)擁有了所需的硬件。

如果你沒有所需的規(guī)格,那么你可以租一個云平臺來學(xué)習(xí),比如 Amazon Web Service(AWS)。這是使用 AWS 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的良好指南。

備注:在這個階段不要安裝任何深度學(xué)習(xí)的庫,安裝過程我們會在步驟 3 中介紹。

## 步驟2:初試深度學(xué)習(xí)

現(xiàn)在,你已經(jīng)對這個領(lǐng)域有了一個初步的認(rèn)識,那么你應(yīng)該進(jìn)一步深入了解深度學(xué)習(xí)。

根據(jù)自己的偏好,我們可以選擇以下幾個途徑:

通過博客學(xué)習(xí),比如 Fundamentals of Deep Learning ,Hacker"s guide to Neural Networks。

通過視頻學(xué)習(xí),比如 Deep Learning Simplified。

通過書籍學(xué)習(xí),比如 Neural networks and Deep Learning

除了上述的先學(xué)知識,你還應(yīng)該了解一些流行的深度學(xué)習(xí)庫和運(yùn)行他們的語言。以下是一個不太完整的列表(你可以通過查看 wiki 獲得更加完整的列表):

Caffe

DeepLearning4j

Tensorflow

Theano

Torch

其他一些著名的庫:Mocha,neon,H2O,MXNet,Keras,Lasagne,Nolearn。關(guān)于深度學(xué)習(xí)語言,可以查看這個文章。

你也可以查看查看 Stanford 的 CS231n 中的第 12 講,概要性的了解一些深度學(xué)習(xí)庫。

建議時間:1-3周

## 步驟3:選擇你自己的領(lǐng)域

這是最有趣的部分,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用在各個領(lǐng)域中,并且取得了最先進(jìn)的研究成果。如果你想更深入的了解,那么作為一個讀者,你最適合的路徑就是動手實(shí)踐。這樣才能對你現(xiàn)在了解的內(nèi)容有一個更加深入的認(rèn)識。

注意:在以下的每個領(lǐng)域中,都會包括一個博客,一個實(shí)戰(zhàn)項目,一個需要的深度學(xué)習(xí)庫以及一個輔助課程。第一步你應(yīng)該學(xué)習(xí)一下博客,然后去安裝對應(yīng)的深度學(xué)習(xí)庫,然后再去做實(shí)戰(zhàn)項目。如果在這個過程中,你遇到什么問題,那么可以去學(xué)習(xí)輔助課程。

深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺中的應(yīng)用

參考博客:DL for Computer Vision

實(shí)戰(zhàn)項目:Facial Keypoint Detection

深度學(xué)習(xí)庫:Nolearn

推薦課程:CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用

參考博客:Deep Learning, NLP, and Representations

實(shí)戰(zhàn)項目:Deep Learning for Chatbots, Part 1, Part2。

深度學(xué)習(xí)庫:Tensorflow

推薦課程:CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

深度學(xué)習(xí)在語音中的應(yīng)用

參考博客:Deep Speech: Lessons from Deep Learning

實(shí)戰(zhàn)項目:Music Generation using Magenta (Tensorflow)

深度學(xué)習(xí)庫:Magenta

推薦課程:Deep Learning (Spring 2016), CILVR Lab@NYU

深度學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

參考博客和實(shí)戰(zhàn)項目:Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

深度學(xué)習(xí)庫:沒有需要的深度學(xué)習(xí)庫,但是你需要 openAI gym 來測試你的模型。

推薦課程:CS294: Deep Reinforcement Learning

建議時間:1-2個月

## 步驟4:深挖深度學(xué)習(xí)

現(xiàn)在你應(yīng)該已經(jīng)已經(jīng)學(xué)會了基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)算法!但是前面的路程會更加艱苦。現(xiàn)在,你可以盡可能高效的利用這一新獲得的技能。這里有一些技巧,你應(yīng)該做的,可以磨煉你的技能。

重復(fù)上述步驟,選擇不同的領(lǐng)域進(jìn)行嘗試。

深度學(xué)習(xí)在別的領(lǐng)域的應(yīng)用。比如:DL for trading,DL for optimizing energy efficiency。

利用你學(xué)到的心技能去做點(diǎn)別的事,比如參考這個網(wǎng)站。

參加一些比賽,比如:kaggle。

加入一些深度學(xué)習(xí)社區(qū),比如:Google Group,DL Subreddit。

跟隨一些研究人員,比如:RE.WORK DL Summit。

建議時間:無限

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## 一些比較好的資源:

Complete Deep Learning book

Stanford UFLDL Turorial

Deep Learning in Neural Networks: An Overview

Awesome Deep Learning github repository

Yann LeCun"s recommendations for Deep Learning self-study


作者:chen_h
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