炼丹师入门修炼指南-深度学习入门资料推荐
大家好,打开这篇文章,想必你也是一位对Ai充满好奇的好学青年,抑或是刚开始进入领域茫然不知所措的初级药童。
媒体对Ai对大肆宣传,似乎未来已尽在Ai之中。本着打不过就加入的原则,本文就为你分享一些学习深度学习的必备知识。
Ai是智能的程序,在深度学习出来之前,主流方法是机器学习的方法。可以说深度学习是机器学习的子集。机器学习中本就有名为感知机(单层线性的网络)的算法。后来又发展到了多层线性感知机,最后再到非线性的深度神经网络。
深度网络重剑无锋,好的法宝本就没那么多花里胡哨,依赖无限的函数容量和GPU的加持,横扫三界,所以学习深度学习,要想打好基础,机器学习的内容也不可避免。
1.数学知识
首先要足够的数学知识,你才能有看懂机器学习内容的能力。学好三大数学课程:微积分,概率论,线性代数,就足以应付后续的学习了。我想只要是理工科的学生就避不开这三门课。
若你的专业不学数学,或是自学者,推荐直接观看考研的数学课程,例如张宇。老师们的讲课实力在线,还可以做做习题加深理解。
书籍方面,推荐《mathematics for machine learning》,直接就包含了机器学习的数学知识。
2.机器学习
数学知识只是基本的药理知识,有基础以后,现在你可以学习基本的丹方啦。
首先还是推荐视频课程。这里我推荐B站一位大佬的课程。
机器学习白板推导系列
这个课程真的是太良心了好吗。大佬在线手推公式,从极大似然估计讲到前馈神经网络,同时结合图文,跪了跪了。
书籍的推荐:上面的视频第一集就是书籍资料推荐。《PRML》和西瓜书都是非常好的机器学习书籍。
3.深度学习框架(库)的选择
好药用好"炉",深度学习框架就是这样的炉子。借助它我们就可以设计自己的神经网络了。
学习时期的时候,我们还是选择Python作为框架的宿主语言。python的语法简洁,包管理方便,便于我们在不同的环境下测试模型。
目前主流的深度学习框架有:Pytorch,TensorFlow,MXnet。caffe与其他的框架我就不提了,一方面不了解,二是不适合入门(个人见解)。
我推荐Pytorch作为入门学习的深度学习框架。Pytorch在python的开发环境下安装非常的简单。pytorch语法简单,功能强大,灵活妙用无穷,实在是炼丹配药的必备法宝啊。
此外,在学术界pytorch的增长势头迅猛,许多的论文将pytorch作为它们的模型开发语言。因此学好pytorch也是追逐行业前沿的前提。
4.pytorch学习资料推荐
pytorch框架的学习就不推荐视频了,看书(文档)学习的效率会更高。
先推荐python语言的教程。在这里推荐菜鸟教程,这个网站很好用,可以学很多东西哦。直接学python3就可以了。
Python3 教程 | 菜鸟教程
pytorch的教程就推荐GitHub上开源的pytorch handbook中文版。
pytorch handbook 中文版
pytorch框架的版本更新非常的快,特性增加的也很快,这时候书籍就跟不上框架的更新速度了,所以大家一定要习惯看电子文档。
5.深度学习资料推荐
一个完整的深度学习模型工程包括以下几个部分:
数据加载器:加载数据
模型:处理数据,前向传播
loss:计算损失,反向传播
优化器:更新模型参数
配置文件:顾名思义,一些配置参数
对于模型,loss,优化器。这里推荐李沐大神参与的《动手学深度学习》pytorch版
《动手学深度学习》pytorch版
本书对于常见的loss,优化方法讲解的非常清晰,还介绍许多经典的网络模块,还有源码可读。原书是基于MXnet框架的,现在pytorch版本已在GitHub开源,还不赶快学起来。
最后是深度学习的理论知识,这个没什么理由,推荐被誉为“深度学习圣经”的花书。
有了上面的数学基础和机器学习打底,读这本书就会顺畅多了。
本文向大家介绍了一些我所读过看过的好用的入门资料,省去大家寻找资料,茫然无措的烦恼。
之后我也会写一些其他的文章,聊一聊深度学习领域的经典结构,常见的概念,或是难以理解不好翻译的英文名词,让大家学习之路更加顺畅。
若是你觉得文章有用,就动动小手点个赞吧!谢谢啦。
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