刚看了《程序员》前总编孟岩的文章《观点:深度学习,先跟上再说 》 http://blog.csdn.net/myan/article/details/73435469
孟岩自从离开 CSDN 去了 IBM 之后,6 年没有在原来的 csdn 博客上发表文章了,这次难得发表一篇,就是讲深度学习的。里面提到深度学习可以应用到无限广阔的领域上,我都已经被说服要认真学习这个东西了,准备买孟岩提到的那本书
不知各位大神如何看
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nullen 2017-08-07 17:25:32 +08:00
是的。
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SIGEV13 2017-08-07 19:17:09 +08:00
@nullen 请问里面推荐的教材质量如何? 现在正在学 Coursera 上机器学习的课程,有必要在学完了以后再看看文章里推荐的教程么?
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WildCat 2017-08-07 19:22:43 +08:00 2
国内的书大都是商业互推,不过 TF 文档烂是肯定的,买本书看看也不错。我的线路比较野:
Udacity Deep Learning Nadodegree -> (感觉基础不牢) -> Coursera Machine Learning (进行到第四周了,目前目标 2 天 /周,感觉 Ng 讲得很好,不止一个人给我推荐) -> (可能) Datacamp Python Data Scientist ;(同时) Coursera Algorithm Part 1 书籍目前有的几本: 《 Deep Learning 》: https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese,原理多,简单看了下,没深入。 还有两本国人写的 TF 和 Keras 的书(都是最近出版的)。 |
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kuhung 2017-08-07 20:43:24 +08:00 via Android
最近出的 keras 书就算了,全是抄的中文官方文档,被联合抵制下架了。楼上推荐的其他的都很好,学习了。
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Rice 2017-08-07 20:59:07 +08:00
自学机器学习还不如趁年轻考研究生呢
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gclove 2017-08-07 21:00:59 +08:00
深度学习目前的应用,无人驾驶系统, 图像识别和分类, 语音识别与合成, 走势预测, 艺术创作 ...
也包括人脸支付啊, 图片鉴黄啊这种 |
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seraphv3 OP |
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yangff 2017-08-07 21:34:01 +08:00
tf 文档蛮好的啊…… 虽然少部分文档是错误的,主要是因为 tf 的 api 变动比较快,基本上来说算是比较好的文档了。
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WildCat 2017-08-07 22:07:08 +08:00
@yangff 平心而论比较好,然而对新手来说实在是不是很容易。
@seraphv3 当年不知道,我觉得一直都是 MATLAB/Octave 啊。我目前看的版本感觉就是 2012 年的。 既然看过了,而且你数学底子不错的话( Cost function 等公式、导数有自己推导),捡起来不难。 对了,如果想看个快糙猛的话,斯坦福有个 CNN 课程讲义有点厉害: http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture8.pdf 缺点是只有 CNN。 Disclaimer:商科本科生,转计算机硕士,基础差,小菜一枚。 |
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Marfal 2017-08-07 22:18:14 +08:00
只是调包随便学学怎么都能入门,如果要深入理解建议考研。
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inflationaaron 2017-08-08 04:44:06 +08:00
直接看 Deep Learning “花书”,网上有 HTML 版的可以直接看。
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WildCat 2017-08-09 08:01:37 +08:00 1
Ng 的新课发布了: http://deeplearning.ai
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find 2018-03-28 16:18:17 +08:00
deep learning 的基础是,有一堆的数据,然后在数据中找到一个可以模拟的规律而已 ,调整训练参数,至于这些参数我想也没有一个人能说明一个调整的的方式吧
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