深度学习保姆级入门教程 -- 论文+代码+常用工具
导读
该篇文章可以看作是我研一如何入门深度学习的一个大总结,本人本科专业为软件工程,硕士期间研究方向为基于深度学习的图像分割,跨度相对而言不算太大。如果你对如何入门深度学习还很迷茫的话,那么请看下去吧。
一、Python的学习
虽然是深度学习入门教程,但是Python的学习是必不可少的,一套完整神经网络代码是由Python串起来的,网络结构部分主要是靠PyTorch实现。关于Python的入门学习,强烈推荐小甲鱼的免费Python视频教程,U1S1,这个教程是真的牛13,将的非常全面,比网络上大多数的教程讲述的都要详细!
小甲鱼Python教程:0基础入门Python
小甲鱼官方网站:https://fishc.com.cn/
二、必读入门论文
建议按照顺序依次往下看:
LeNet:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/726791
AlexNet:https://kr.nvidia.com/content/tesla/pdf/machine-learning/imagenet-classification-with-deep-convolutional-nn.pdf
VGGNet:https://arxiv.org/abs/1409.1556
GoogLeNet:GoogLeNet论文链接
ResNet:ResNet论文链接
Batch Normalization:http://proceedings.mlr.press/v37/ioffe15.html
Dropout:Dropout论文链接
DenseNet:DenseNet论文链接
NiN:https://arxiv.org/abs/1312.4400
Xception: Xception论文链接
基础必看论文仔细阅读完、做好笔记之后,可以根据自己的兴趣阅读自己感兴趣的方向,现在深度学习比较火的方向无非就是三个,第一个是图像分类,第二个是图像分割,第三个是目标检测,其中目标检测是大热!
三、必看书籍
深度学习入门级的书籍很多,但个人觉得还是以下这四本最适合新手。尤其是《深度学习入门–基于Python的理论与实现》这本书,强烈建议购入!不是恰饭!
《统计学习方法》-- 个人觉得李航老师的统计学习方法比西瓜书更加适合入门
《机器学习》-- 大名鼎鼎的西瓜书
《南瓜书》-- 推导与解释《西瓜书》中晦涩难懂的公式
《深度学习入门–基于Python的理论与实现》-- 这本书真的是宝藏,太简单易懂了,直接爱了!强烈推荐!
链接:四本书全套
四、PyTorch的学习
- PyTorch入门书籍:https://github.com/zergtant/pytorch-handbook
- PyTorch官方文档:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html
- PyTorch学习视频:PyTorch学习视频
五、用到的Python第三方库
- tqdm
- Visdom
- Numpy
- Pillow
- argparse
- math
- os
六、常用软件工具
- 终端软件
- Xshell
- Xftp
- FinalShell:http://www.hostbuf.com/
- 代码在线运行:https://tool.lu/coderunner/
- 在线画流程图软件:https://processon.com/
- PyCharm
- 知云翻译
七、神经网络画图软件
- 神经网络在线作图工具
- Visio
- PPT
觉得写的不错的话,欢迎点赞+评论+收藏,关注我的公众号,这对我帮助真的很大很大很大!
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