川大优秀毕业生在GitHub上建了一个项目《深度学习500问》,还未完结就获赞无数
近年來,深度學(xué)習(xí)在語音、圖像、自然語言處理等領(lǐng)域都取得了非常不錯(cuò)的成果,自然而然地成為技術(shù)人員爭相學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)。
為了幫助正在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的伙伴們,川大的一名優(yōu)秀畢業(yè)生,在GitHub上創(chuàng)建了一個(gè)項(xiàng)目:《深度學(xué)習(xí)500問》,通過問答的形式對常用的概率知識、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等熱點(diǎn)問題進(jìn)行闡述,以幫助自己及有需要的讀者。?全書分為15個(gè)章節(jié),近20萬字。
截至今日,該項(xiàng)目已經(jīng)獲得了?2106?個(gè)「star」以及?465?個(gè)「fork」(GitHub項(xiàng)目地址:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions)
雖然本書還未完結(jié),但還是值得一讀,下面我們詳細(xì)介紹書中有哪些內(nèi)容:
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第一章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
本章主要講解了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識,不僅涵蓋了相關(guān)的基礎(chǔ)概念,還包括彼此之間的聯(lián)系,如標(biāo)量、向量、張量之間的聯(lián)系;張量和矩陣的區(qū)別,還有常見的概率分布:
此外,還講解了不同類型的概率分布和統(tǒng)計(jì)學(xué)(期望、方差、協(xié)方差、相關(guān)數(shù))的相關(guān)基礎(chǔ)知識
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第二章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
本章為大家羅列了常見的算法以及常見分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)、分類算法的評估用法、大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系等,第二章涵蓋的知識點(diǎn)雖然很多但卻十分全面。
第三章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
本章開始進(jìn)入主題,為了描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),書中從最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說起,然后層層深入,列舉了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用模型結(jié)構(gòu),如何選擇一個(gè)深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺等重點(diǎn)內(nèi)容,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的模型結(jié)構(gòu)如下:
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第四章經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)
本章向大家介紹了幾種經(jīng)典網(wǎng)絡(luò),包括LeNet-5、AlexNet、可視化ZFNet-解卷積、GoogleNet的模型結(jié)構(gòu)及模型解讀等,如LeNet-5的模型結(jié)構(gòu)如下:
看了上面這些內(nèi)容,你是不是已經(jīng)迫不及待想深度讀一下這本未完結(jié)的書呢?或者你正從事該領(lǐng)域的工作,也可以幫助作者完善成書。
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最后再附上GitHub地址:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的川大优秀毕业生在GitHub上建了一个项目《深度学习500问》,还未完结就获赞无数的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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