2019-02-23 17:42:00 weixin_42882128 阅读数 127
  • 深度学习--知识图谱系统架构设计(直播录像)

    本课程是《知识图谱完整项目实战(附源码)》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线,已经同学们比较感兴趣的内容,进行了答疑,时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战(附源码)》

    2387 人正在学习 去看看 张子良

深度学习路线记录
机器学习视频 吴恩达

http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

神经网络深度学习在线教程 共六章

http://neuralnetworksanddeeplearning.com

《神经网络设计》 国外经典教程 第十一章 反向传播

CNN:《Notes On Convolutional Neutral Networks》 Jake Bouvrie

http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf

CNN参考资料
技术向:一文读懂卷积神经网络CNN
Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现
RNNs: A tutorial on training recurrent neural networks, covering BPPT, RTRL, EKF and the “echo state network” approach

http://minds.jacobs-university.de/sites/default/files/uploads/papers/ESNTutorialRev.pdf

LSTM: Understanding LSTM Networks

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

Attension and Augmented Recurrent Neural Networks

http://distill.pub/2016/augmented-rnns/

Neural Turning Machines

https://arxiv.org/pdf/1410.5401v2.pdf

tensorflow 安装及使用

http://www.cnblogs.com/peaceWang/p/5970495.html

tensorflow学习笔记(六):LSTM 与 GRU

http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/52887091

word2vec 中的数学原理详解(五)基于 Negative Sampling 的模型

http://blog.csdn.net/itplus/

2017-08-24 09:10:40 qq_21046135 阅读数 2043
  • 深度学习--知识图谱系统架构设计(直播录像)

    本课程是《知识图谱完整项目实战(附源码)》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线,已经同学们比较感兴趣的内容,进行了答疑,时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战(附源码)》

    2387 人正在学习 去看看 张子良

1、机器学习/深度学习/自然语言处理学习路线
http://www.cnblogs.com/cyruszhu/p/5496913.html

2、深度学习论文阅读路线图 Deep Learning Papers Reading Roadmap
https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

2017-08-30 15:13:20 xu2645318400 阅读数 18361
  • 深度学习--知识图谱系统架构设计(直播录像)

    本课程是《知识图谱完整项目实战(附源码)》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线,已经同学们比较感兴趣的内容,进行了答疑,时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战(附源码)》

    2387 人正在学习 去看看 张子良

最近一段老师逼着搞论文,都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料,个人觉得写的实在是太精彩了,必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客,里面包含了原理(即数学推导)和实践(代码实现),对于入门来讲实在是合适不过的了。

声明:本文只负责推荐,原文并非我写,尊重原创。

在这放上原作者写的前言:

下面给出每一部分的主题和详细链接。

入门深度学习部分

第一部分:感知机部分

零基础入门深度学习-感知机


第二部分:线性单元和梯度下降

零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降


第三部分:神经网络和反向传播算法

零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法


第四部分:卷积神经网络

零基础入门深度学习-卷积神经网络


第五部分:循环神经网络

零基础入门深度学习-循环神经网络


第六部分:长短时记忆网络(LSTM)

零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)


第七部分:递归神经网络

零基础入门深度学习-递归神经网络


看完这几篇文章之后,绝对有一种豁然开朗的感觉,确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的,非常佩服原作者,写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后,估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习,但是接着该咋走呢?我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的,我只是推荐给大家而已)。

深度学习论文学习路线(Deep Learning Papers Reading Roadmap)


原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明:

具体学习路线:





2017-12-27 15:47:36 WWWQ2386466490 阅读数 685
  • 深度学习--知识图谱系统架构设计(直播录像)

    本课程是《知识图谱完整项目实战(附源码)》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线,已经同学们比较感兴趣的内容,进行了答疑,时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战(附源码)》

    2387 人正在学习 去看看 张子良

其实这篇文章,之前叫做深度学习路线,本人呢,其实是个菜鸟,也是玩机器学习没有多久,当时不知道深度学习是怎么怎么的,就是一股脑子的啃,后来发现,没基础啃不动,就拿之前看一本深度学习的书,啃了2/10后发觉真的啃不动了。然后才知道自己基础都没有,啥都没有就去啃那肯定是.....。

碰巧,今天看到别人培训的学习路线,为什么是培训的路线呢?

其实,培训的路线还是很靠谱的,他会替你考虑你的接受能力,和更适合的路线,至少我是这么认为的。

毕竟别人就靠这个吃饭。

 

当然,这个想要速成,基本是不可能的,可以明确的说,不同于软件,如果你不知道自己是否适合学习这个,可以考虑尝试先看看一些视频去感受一下,去对自己做一个简单的判定,当然这只是我个人的建议。

 

废话不多说:

直接贴了,总的来说,我看了下,就自己磕磕碰碰的经历,然后觉得确实还是比较科学,当初自己刚开始摸索的时候,啥都不会,连库都不会安装,然后一番下来,总算是摸索了点路径,然后我不希望后来者经历我的过程。所以还是给点路线,方便后来者学习。

 

 第一篇 Python基础入门(共 13 学时)

        1 Python的安装

        2 Python的语法

        3 内置数据结构

        4 文件操作

        5 文件目录操作

        6【复习】课程作业讲解

        7 函数的定义和调用

        8 面向对象编程(1)

        9 面向对象编程(2)

        10【复习】课程作业讲解

        11 具有Python风格地编程

        12 常用技术介绍

        13【复习】课程作业讲解

    第二篇 科学计算与绘图(共 7 学时)

        1 NumPy处理数据

        2 NumPy函数库

        3 SciPy 数值计算

        4【复习】课程作业讲解

        5 Sympy符号运算

        6 Matplotlib绘图

        7【复习】课程作业讲解

 

【课程二】Python机器学习与数据挖掘实践

    第一篇 机器学习与数据挖掘概论(共 5 学时)

        1 机器学习概论

        2 数据挖掘概论

        3 数据预处理

        4 Pandas基本功能

        5 Pandas数据分析

        6 模型的建立

    第二篇 机器学习与数据挖掘算法实践(共 15 学时)

        1 回归分析(Regression Analysis)

        2 逻辑回归(Logistic Regression)

        3 决策树(Decision Tree)

        4 人工神经网络(Artificial Neural Network)

        5 k近邻分类(k Nearest Neighbor)

        6 期中考试及点评讲解

        7 朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)

        8 聚类分析(Cluster Analysis)

        9 支持向量机(Support Vector Machine)

        10 期末考试及点评讲解

 

【课程三】Python深度学习与数据挖掘实战

    第一篇 深度学习算法实践(共 10 学时)

        1 PyTorch入门

        2 反向传播算法 Back Propagation

        3【复习】课后作业讲解

        4 前馈神经网络 Feed Forward Network

        5 卷积神经网络 Convolution Neural Network

        6【复习】作业练习讲解

        7 深度残差网络 Deep Residual Network

        8 循环神经网络 Recurrent Neural Network

 

 

deep learning 可以看做是机器学习的进阶、、、

 

 

 

 

1、深度学习Deep Learning基础和基本思想

 

2:深度学习Deep Learning基本框架结构

 

3:深度学习Deep Learning-循环神经网络

 

4:深度学习Deep Learning-卷积神经网络

 

5:强化学习

 

6:对抗性生成网络

 

7:迁移学习

 

8:CNN应用案例

 

9:深度学习Deep Learning的常用模型或者方法

 

 

这也是别人一个培训的路线,我拿来凑合着参考下

2017-02-15 11:26:59 bobkentblog 阅读数 3316
  • 深度学习--知识图谱系统架构设计(直播录像)

    本课程是《知识图谱完整项目实战(附源码)》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线,已经同学们比较感兴趣的内容,进行了答疑,时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战(附源码)》

    2387 人正在学习 去看看 张子良

road map

这是我总结机器学习road map,现在还在复习数学,长路漫漫啊

深度学习技术路径

阅读数 353

没有更多推荐了,返回首页