澳门网络娱乐游戏平台-澳门电子游戏娱乐网址-官方直营

澳门官方赌博下载深度学习能源最全汇总20170215

  • 原稿:机器之心 Yerevann

原文:

(点击后面部分阅读原来的文章前往)

纵深学习是发展迅猛的三个电脑科学和数学交叉的世界。它是更普及的机械学习世界一个针锋绝对新的支行。机器学习的目标是教计算机完成基于给定数据的种种职责。本学科是为那些驾驭有些数学,又懂一些编制程序语言,并想探究深度学习的人希图的。

项目名称         Stars       项目介绍

深度学习作为机器学习的一个支行,是前段时间最吃香同一时间也是前行最快的人工智能手艺之一,相关学习财富包涵无偿公开教程和工具都非常的大丰裕,同期那也为上学深度学习手艺的IT人才带给选取上的麻烦,Yerevann收拾的那么些深度学习完全指南,汇聚了脚下网络上最地道的纵深学习自学财富,何况会不定期更新,极度值得珍藏关切,以下是ITCOO网编译整理的指南内容:

( 注:文中的链接请点击网站: )

TensorFlow     29622     使用数据流图总括可扩张机器学习难点。

进修为首必要(数学知识、编制程序知识)

澳门官方赌博下载 1

Caffe                11799     Caffe是贰个快捷的开源深度学习框架。

数学知识:学员供给具备普通大学数学知识,例如《Deep Learning》一书中多少章节提到的数学概念:

您一定要有高校数学知识。你能够在深度学习那本书的前几章中忆起那几个概念:

Neural Style     10148     Torch实现的神经互联网算法。

Deep Learning第二章:线性代数

  • 纵深学习,第 2 章:线性代数
  • 纵深学习,第 3 章:概率与音讯论
  • 深度学习,第 4 章:数值总计

Deep Dream    9042       Deep Dream,一款图像识别工具。

Deep Learning第三章:概率与消息理论

你必得理解编制程序知识以便开辟和测量试验深度学习模型。大家提议使用 Python 举行机器学习。这里供给用到科学总计的 NumPy / SciPy 库。

Keras                7502       一款Python落成的吃水学习库,包罗卷积神经网络、递归神经互连网等。    

Deep Learning第四章:数值总括

  • 斯坦福 CS231n 课程,Justin Johnson 的 Python / NumPy / SciPy / Matplotlib 教程 ★
  • Scipy 讲义——更详细地陈诉了常用库,并介绍越来越多高等大旨 ★★

                                          运行在Theano和TensorFlow之上。

编制程序知识:你要求理解编制程序本领支付和测量试验深度学习模型,大家提议在机械学习园地首选Python。同一时间也要用到面向科学总括的NumPy/SciPy代码库。财富链接如下(本文现身的星标代表难度品级):

当你知足了那一个预备条件时,我们有多个备选提议用来学习深度学习。你可以选取下列选项中的任何三个或多少个。星星数量表示不便程度。

Roc AlphaGo    7170       学子为主的三个单身项目,从新实现了 DeepMind在2015Nature宣布的

Justin Johnson’s Python / NumPy / SciPy / Matplotlib tutorial for Stanford’s CS231n

澳门官方赌博下载 2

                        内容, 《用深度神经网络和树搜索学习围棋》 (Nature 529, 484-489, 28 Jan 二零一六卡塔尔(قطر‎。                               

Scipy lecture notes – 蕴含了常用的各个库,介绍也正如详细,还波及部分尖锐的技巧话题

  • 雨果 Larochelle 在 YouTube 上的学科录像(Hugo Larochelle's video course)。尽管摄疑似在 二零一一年录制的,但相当多内容依然很新。录制详细地讲明了神经互联网背后的数学知识。附带幻灯片和相关资料。★★
  • 南洋理工科 CS231n 课程(卷积神经互联网的视觉识别/ Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)由李飞先生飞、Andrej Karpathy 和 JustinJohnson教课。本学科侧重于图像管理,但含有了纵深学习中的大好些个至关心注重要概念。附带摄像和教材。★★
  • Michael Nielsen 的互联网书籍《神经互联网和深度学习》(Neural Networks and Deep Learning)是切磋神经互连网的最轻巧入门的书籍。它未有包罗全数首要的核心,但含有直观解释和基本概念的代码落成。★
  • Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的书《深度学习》(Deep Learning),是探究深度学习最完备的能源。它比全部别的课程包含了更加多的内容。★★★

TensorFlow Models   6671    基于TensorFlow开拓的模子。

四大入门教程

有为数不菲软件框架为机械学习和深度学习提供了须要的函数、类和模块。大家提出在钻探的前期阶段不要采取那些框架,而是从头开端实现基本算法。而且大非常多课程都能丰裕详细地陈说算法背后的数学,因此那几个算法可以十分轻巧从头完结。

Neural Doodle    6275     运用深度神经网络将划线变为优雅的艺术品,从相片生成无缝纹理,

假定您具有以上自学为首要求才具,大家建议从以下四大入门在线教程中任选一项或多项整合学习(星标为难度品级):

  • Jupyter notebook 软件能够平价地相互编写翻译 Python 代码。软件能很好地与流行的可视化库 matplotlib 集成。大家指出在这里样的条件中落实算法。★

                    转变图片风格,举行基于实例的进步,等等…还会有越来越多!(语义风格传递的兑现)。                                   

雨果 Larochelle’s video course 那是YouTube上很红的叁个深度学习录制教程,录像于二〇一一年,但明天看内容并不过时,很详细地阐释了神经网络背后的数学理论。 幻灯片和相关资料传送门 .

机械学习是凭仗数据练习计算机的一门艺术和不错。它是电脑科学和数学交叉的相对鲜明的领域,而深度学习只是它的一个非常小的子领域。机器学习的定义和工具对于掌握深度学习不行关键。

CNTK                5957         总括互连网工具(Computational Network Toolkit,CNTK)。

Stanford’s CS231n (应用于视觉识别的卷积神经网络卡塔尔(قطر‎由已经投奔谷歌(Google卡塔尔(قطر‎的李飞(Li Fei卡塔尔飞教师和 安德雷j Karpathy、JustinJohnson协同执教的教程,器重介绍了图像管理,同时也暗含了纵深学习园地的比较多至关心重视要概念。 摄像 链接(2014卡塔尔国 、 讲义传送门 

澳门官方赌博下载 3

TensorFlow Examples    5872      初读书人的TensorFlow教程和代码示例。

Michael Nielsen的在线小说: Neural networks and deep learning 是眼下学习神经互联网最轻松的课本,纵然该书并未包罗全部首要议题,可是包含多量简明易懂的阐释,同期还为一些根基概念提供了落实代码。

  • 视觉化介绍机器学习(Visual introduction to machine learning)——决策树 ★
  • Coursera 上最受迎接的课程,Andrew Ng 的机械学习课程(Andrew Ng's course on machine learning)★★
  • Larochelle 的课程,未有单身的通用机械学习的介绍性讲座,然则定义和演说了颇有必要的概念。

ConvNet JS      5231      基于Javascript的深度学习库。在浏览器中演习卷积神经网络模型

Ian Goodfellow、Yoshua Bengio and 亚伦 Courville协同编写的 Deep learning是时下深度学习世界最全面包车型客车课程能源,比其余学科包括的限制都要广。

1.教练和测验模型(K 方今邻/kNN)★★2.线性分类(扶持向量机/SVM)★★3.优化(随机梯度下跌/ stochastic gradient descent)★★5.机器学习底工 ★★★

                                        (恐怕普通模型)。

机器学习底子

  • 可视化的主成分深入分析教学 ★
  • 怎么有效地用 t-SNE 算法 ★★

Torch                 5133      Torch7,深度学习库。

机械学习是透过数量教Computer做事的没有错,同有的时候间也是一门艺术,机器学习是计算机科学和数学交汇的二个争执成熟的天地,深度学习只是里面新兴的一小部分,因此,明白机器学习的概念和工具对咱们学好深度学习特别首要。以下是机器学习的有个别尤为重要学习能源(以下课程介绍部分内容不再翻译):

绝大超多流行的机器学习算法都是在 Python 库 Scikit-learn 中得以完毕的。从头开端实现这个算法助于掌握机器学习的原理。

OpenFace        4855      基于深度学习互联网的人脸识别。

Visual introduction to machine learning – decision trees

  • Python 的实用机器学习课程(Practical Machine Learning Tutorial with Python),包蕴了线性回归、kNN 和支撑向量机。首先介绍了怎样从 scikit-learn 调用算法,然后初阶达成算法。★
  • Coursera 上 Andrew Ng 的科目标点不清作业使用 Octave 语言。也能够在 Python 中达成那么些算法。★★

MXNet              4685       轻便、便携、灵活的布满式/移动深度学习框架,辅助Python, 索罗德, Julia, 

Andrew Ng’s course on machine learning, the most popular course on Coursera

神经互连网是无往不克的机器学习算法。它们构成了纵深学习的基本功。

                                          Scala, Go, Javascript等等语言。

Larochelle’s course doesn’t have separate introductory lectures for general machine learning, but all required concepts are defined and explained whenever needed.

澳门官方赌博下载 4

Nupic                4364        智能总结的Numenta平台:叁个脑启迪式的猜度智能和机械和工具智能平台,

1、Training and testing the models (kNN)

  • 一个互为可视化的课程,介绍了神经网络的底工——呈现轻便的神经网络如何是好线性回归 ★

                                          基于皮层学习算法的浮游生物精确神经网络模型。

2、Linear classification (SVM)

1.前馈神经网络(feedforward neural network)★★2.教练神经互联网★★4.反向传播(backpropagation)★★5.神经网络的结构★★

Theano             4286        Theano 是二个 Python 库,用来定义、优化和效仿数学表明式总结,用于

3、Optimization (stochastic gradient descent)

1.施用神经网络来识别手写数字 ★2.反向传播算法的原理 ★4.神经网络以总括任何函数的可视化注脚 ★6.纵深前馈互联网 ★★★

                                           高效的缓慢解决多维数组的精兵简政难题。

4、Machine learning basics

  • 略知皮毛为何从头开端达成行反革命向传播算法很首要 ★★
  • 总计图(computational graph)中的微积分:反向传播 ★★
  • 玩转神经网络!★

Leaf                  4281        黑客的开源机器智能框架。

5、Principal Component Analysis explained visually

品尝从头达成单层神经互联网,满含练习进度。

Char RNN        3820        多层递归神经网络的字符等级语言模型,基于Torch开采。

6、How to Use t-SNE Effectively

  • 只用 Python / NumPy 完结 softmax 分类器以至三个轻便的神经网络——用 Jupyter notebook ★
  • Andrej Karpathy 的神经互连网红客教程叙述了怎样在 Javascript 中完结反向传来。★
  • 在 Python 中从头开头完毕叁个神经网络 ★

Neural Talk      3694        NeuralTalk是二个Python+numpy项目,用多方式递归神经互连网描述图像。

机器学习的编制程序学习资料:大许多风行机器学习算法都配置在Scikit-learn 这么些Python库中,从尾安顿算法能够帮我们更加好地问询机器学习的办事规律,以下是相关学习能源:

训练神经互联网并不轻巧。一时根本不能够上学(欠拟合/ underfitting),而偶尔能可信地球科学习你给算法的数量,不过算法学到的「知识」不能泛化到新的、没见过的数码(过拟合/ overfitting)。有不少措施来消除这几个主题素材。

deeplearning4j   3673     基于Hadoop和斯Parker的Java, Scala & Clojure深度学习工具。

1、Practical Machine Learning Tutorial with Python covers linear regression, k-nearest-neighbors and support vector machines. First it shows how to use them from scikit-learn, then implements the algorithms from scratch.

澳门官方赌博下载 5

TFLearn           3368        深度学习库,蕴含高等级次序的TensorFlow接口。

2、Andrew Ng’s course on Coursera has many assignments in Octave language. The same algorithms can be implemented in Python.

  • 2.8-2.11. 正则化(regularization),初阶化参数(parameter initialization)等 ★★
  • 7.5. Dropout 方法 ★★
    1. 设置数据和损失函数★★
  • 3.修正神经网络学习的艺术 ★
  • 5.为什么深度神经互连网难以练习?★
  • 7.纵深学习的正经 ★★★
  • 8.优化训练的深度模型 ★★★
  • 11.实用方法 ★★★
  • MNIST 上的 ConvNetJS Trainer 演示——不相同的优化算法品质的可视化 ★
  • 梯度下跌优化算法的概述 ★★★
  • 神经网络、流形和拓扑★★★

TensorFlow Playground   3352    神经互联网模型示例。

神经互联网底子

有广大框架提供规范算法,并针对性现代硬件的精良品质举办了优化。这几个框架中的大多数提供 Python 接口,除了老品牌的 Torch 是个不等。一旦你精晓怎么贯彻基本的求学算法,今后是选项三个建立模型框架的时候了。

OpenAI Gym     3020       一种用于支付和比较深化学习算法的工具包。

神经互联网是无往不克的机器学习算法,同有时候也是深浅学习的根基:

澳门官方赌博下载 6

Magenta         2914          Magenta: 音乐和方式的扭转与机具智能。

A Visual and Interactive Guide to the Basics of Neural Networks – shows how simple neural networks can do linear regression

  • Theano 提供用于营造各类神经网络的低层级原生库(low-level primitives)。它由卡塔尔多哈大学(University of Montreal)的机械学习团队维护。参见:用 Theano 和 GPU 加快你的神经互联网——用 Jupyter notebook ★
  • TensorFlow 是另二个低层级框架。它的结构雷同于 Theano。它由Google大脑组织维护。
  • Torch 是运用 Lua 语言的风行框架。首要的老毛病是 Lua 的社区不像 Python 的那么大。Torch 首要由 推特(TWTR.US卡塔尔 和 推特 维护。
  • 还也可能有更高层级的框架,它们运营在此些低层级框架之上:
  • Lasagna 是三个自给自足在 Theano 之上的更加尖端框架。它提供了简短的函数,进而得以用一点点代码成立大型网络。
  • Keras 是二个更尖端框架,营造在 Theano 或 TensorFlow 之上。
  • 设若你供给更加多关于接受框架的提议,请参见加州理工科业余大学学学 CS231n 课程的第 12 讲。★★

Colornet          2798         用神经网络模型给灰度图上色。

1、Feedforward neural network

卷积神经网络是一种新鲜的神经互联网,它接纳了一些工夫来更加快、更加好地读书。ConvNets 从根本上变革了计算机视觉,何况也被多量运用于语音识别和文件分类任务中。

Synaptic         2666         基于node.js和浏览器的免构造神经网络库。

2、Training neural networks (up to 2.7)

澳门官方赌博下载 7

Neural Talk 2   2550       Torch开拓的图像简单介绍生成代码,运营在GPU上。

3、Backpropagation

  • 9.微机视觉★★
  • 6.ConvNets 介绍 ★★
  • 7.卷积神经网络 ★★
  • 8.永久与检查测验 ★★
  • 9.Visualization、 Deep Dream、Neural Style、对抗样板(adversarial examples)★★
  • 13.图像分割满含 upconvolutions ★★
  • 6.深度学习 ★
  • 9.卷积网络 ★★★
  • 图像核函数(Image Kernel)的视觉解说——体现卷积过滤器(Convolutional Filters,也可以称作图像核函数)怎样退换图像 ★
  • Conv Nets:以模块化的见地 ★★
  • 精通卷积 ★★★
  • 清楚自然语言处理中的卷积神经互联网 ★★

Image Analogies   2540    使用神经匹配和融合生成相像图形。

4、Architecture of neural networks

每贰个第一框架都应用了卷积网络。经常精晓用更高等库编写出来的代码更便于。

TensorFlow Tutorials   2413    Tensorflow,从底子原理到使用。

5、Using neural nets to recognize handwritten digits

澳门官方赌博下载 8

Lasagne          2355         基于Theano操练和创设神经网络的轻型函数库。

6、How the backpropagation algorithm works

  • Theano:卷积神经互连网★★
  • 利用 Lasagne 来训练深度神经互连网 ★
  • 检查实验高血脂视网膜病变——出自 Kaggle 高血糖视视网膜病变检查实验竞赛最好运动员的一篇博文。包罗叁个绝佳的数目增进案例。★★
  • 运用深度学习进行的露脊鲸面部识别——小编在定位和分类进度中动用了差异的 ConvNets。内附代码及模型。★★
  • TensorFlow:在 CIFARAV4-10 数据集上实行图像识其余卷积神经网络 ★★
  • 在 TensorFlow 中央银行使一个卷积神经网络开展文本分类 ★★
  • 深度学习在 TensorFlow 中的实践 ★★★
  • Torch 中的 CIFALAND-10 正确性为 92.51%——在 Torch 中落到实处带有批量归一化层(batch normalization layers)的 VGG-Net 网络★
  • 残差互联网(Residual Net)的教练与侦查——残差网络在图像分类方面彰显不错。来自 推特 和 CornellTech 的两位研商人口在 Torch 中运用了这种网络 ★★★
  • ConvNets 施行——使用卷积互联网方面包车型大巴成都百货上千实用才具满含:数据增加、迁移学习、卷积运算的长足完毕★★

PyLearn2        2153         基于Theano的机器学习库。

7、A visual proof that neural nets can compute any function

循环神经网络是与种类一同利用的。平常用于语句分类和话音识别,但也用于文文士成,以至图像生成。

LISA-lab Deep Learning Tutorials    2134        深度学习课程笔记和代码。详细情形参见wiki页面。

8、Deep feedforward networks

澳门官方赌博下载 9

Neon               2121             Nervana™开荒的一款快捷、可增加、易上手的Python深度学习框架.

Yes you should understand backprop explains why it is important to implement backpropagation once from scratch

  • 循环神经网络的合理有效——描述了 奥迪Q5NN 怎样转变文书、数学杂谈和 C++ 代码 ★

  • Hugo Larochelle 的科目并不关乎循环神经互连网(固然它含有了循环神经网络利用方面包车型地铁不计其数话题)。大家引入您补上 Nando de Freitas 的《Recurrent Neural Nets and LSTMs》课程 ★★

  • 10.循环神经网络、图像字幕、LSTM ★★

  • 13.Soft Attention★★

  • 迈克尔 Nielsen 的书最终一节是卷积互联网。深度神经互连网的别的方法(Other approaches to deep neural nets)一节只是轻易回想了归纳循环互联网和 LSTM。★

  • 10.行列建立模型(Sequence Modeling):循环和递归网络(Recurrent and Recursive Nets)★★★

  • Jerusalem希伯来大学 Richard Socher 教师的 CS224d《循环神经互联网(Recurrent Neural Networks)》课程★★

  • 了解 LSTM 网络 ★★

Matlab Deep Learning Toolbox    2032     Matlab/Octave的深度学习工具箱。包涵深度信念互联网、

Calculus on computational graphs: backpropagation

循环神经网络也被用在了每二个今世框架中。

                                                                       自动编码机、卷积神经网络、卷积自动编码机和vanilla

Play with neural networks!

澳门官方赌博下载 10

                                                                       神经互连网等。每个情势都有入门示例。

神经网络实际操作教程

  • Theano:有单词嵌入的循环神经网络 ★★★
  • Theano:用于心境分析的 LSTM 网络★★★
  • 行使 Python、NumPy 和 Theano 完结循环神经互连网 ★★
  • karpathy 的 char-rnn 代码的 Lasagne 实现 ★
  • 在 Lasagne 中结合卷积神经互连网和循环神经网络用于口语识别 ★
  • 在 Lasagne 中运用 LSTM 互连网开展机动音译 ★
  • Tensorflow:用于自然语言建立模型的循环神经网络 ★★
  • Tensorflow 中的循环神经互连网 ★★
  • 略知皮毛并促成 Deepmind 的 DRAW 模型 ★★★
  • LSTM 的落到实处认证 ★★
  • karpathy 的 char-rnn 代码的 Torch 实现 ★★★

Deep Learning Flappy Bird    1721           使用深度加深学习破解Flappy Bird游戏(深度 Q-学习卡塔尔国。

1、Implementing softmax classifier and a simple neural network in pure Python/NumPy–Jupyter notebook available

自编码器是为无监察和控制学习(举例数据未标志的事态)而计划的神经网络。可用它进行降维、预演习别的神经网络及数码变化等。以下财富还包含自编码器与图片模型的珠璧交辉混合体,称为变分自编码器(variational autoencoders),但是其数学根基是下一节的原委。

Chainer          1573              一款灵活的深浅学习神经互连网框架。

2、Andrej Karpathy implements backpropagation in Javascript in his Hacker’s guide to Neural Networks.

澳门官方赌博下载 11

Neural Story Teller                  1514           看图讲轶事的递归神经网络模型。

3、Implementing a neural network from scratch in Python

  • 6.自编码器(Autoencoder)★★
  • 7.6.深度自编码器(Deep Autoencoder)★★
  • 14.摄像与无监督学习——此录制还提到贰个令人欢喜的话题:生成对抗互连网(Generative Adversarial Networks/GAN)。★★
  • 14.自编码器(Autoencoders)★★★
  • ConvNetJS 去噪自编码器演示 ★
  • 变分自编码器与图像生成人中学的 Karol Gregor ★★
  • 大部的自编码器都超轻松实现。我们建议您浏览完整案例前本人先试着完成一下。

DIGITS           1353            深度学习GPU训练系统。

改正神经网络学习

澳门官方赌博下载 12

Deep Jazz     1229           基于Keras和Theano生成jazz的吃水学习模型!

神经网络的练习可不便于,超多时候机器压根不会学习(underfitting),有的时候候又“死学”,偏信则暗你输入的知识,不可能下结论归纳出新的数目(overfitting),消除上述难点的办法有不菲,如下是

本文由澳门网络娱乐游戏平台发布于编程,转载请注明出处:澳门官方赌博下载深度学习能源最全汇总20170215

相关阅读