Deep learning

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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural network,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度信念网络(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

目录

简介

10大架构

10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!

  • 1. AlexNet
  • 2. VGG Net
  • 3. GoogleNet
  • 4. ResNet
  • 5. ResNeXt
  • 6. RCNN (Region Based CNN)
  • 7. YOLO (You Only Look Once)
  • 8. SqueezeNet
  • 9. SegNet
  • 10. GAN (Generative Adversarial Network)

项目

图书

文档

论文

arXiv 2015 深度学习年度十大论文

  • 1、无穷维度的词向量 Infinite Dimensional Word Embeddings
  • 2、利用可逆学习进行基于梯度的超参数优化 Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning
  • 3、在线加速学习 Speed Learning on the Fly
  • 4、空间变换网络 Spatial Transformer Networks
  • 5、聚类对于近似最大内积搜索来说是高效的 Clustering is Efficient for Approximate Maximum Inner Product Search
  • 6、在线无回溯训练递归神经网络 Training Recurrent Networks Online without Backtracking
  • 7、利用梯形网络进行半监督式学习 Semi-Supervised Learning with Ladder Network
  • 8、通往基于神经网络的推理 Towards Neural Network-Based Reasoning
  • 9、对递归神经网络序列预测的定期采样 Scheduled Sampling for Sequence Prediction with Recurrent Neural Networks
  • 10、LSTM:漫游搜索 LSTM: A Search Space Odyssey

入门资源索引

深度学习入门资源索引

深度学习(Deep Learning)属于非常前沿的学科,没有现成的的综合型教材,主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。值得读的经典论文很多,下面介绍的一些教程中多少都有提及,另外就是去google重要文献。代码方面推荐使用python为基础的theano框架,因为它比较偏底层,可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块,而且方便结合python在数据领域的其它积累,例如numpy。当然到了生产环境你可以再考虑torch之类的框架。从代码角度切入学习的好处是,理解起来不会像理论切入那么枯燥,可以很快做起一个好玩的东西。当然,最后你还是得补充理论的。下面精选介绍一些本人在学习时遇到的好教程。

该站提供了一系列的theano代码示范,通过研究模仿,就可以学会包括NN/DBN/CNN/RNN在内的大部分主流技术。其中也有很多文献连接以供参考。

第1部分的教程中,神经网格的参数是theano自动求导的,如果想深入了解细节,还得手动推导加代码实现一遍。该教程对BP神经网络的理论细节讲的非常好。

该书内容比较广泛,虽未最终完成,但已初见气象。用来完善理论知识是再好不过。

前面三部分相当于导论,比较宽泛一些,该教程则是专注于卷积神经网络在图像视觉领域的运用,CNN方面知识由此深入。

本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用,词向量等方面知识由此深入。

该博客讲的RNN是非常棒的系列,不可不读。

keras框架是基于theano的上层框架,容易快速出原型,网站中提供的大量实例也是非常难得的研究资料。

该教程是第5部分的补充,理论讲的不多,theano和keras代码讲的很多,附带的代码笔记很有参考价值。

牛津大学的机器学习课程,讲到了大量深度学习和强化学习的内容,适合于复习过一遍。

到这里,你的理论和代码功力应该差不多入门了,可以组个GPU机器来大干一场了。可以参考笔者这个博客来攒个机器。

  • 11、去kaggle实战玩玩吧

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