Python入门深度学习完整指南.doc

《Python入门深度学习完整指南.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、Python入门深度学习完整指南　　介绍　　深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升，这里有一个调查结果可以参考。　　这里有一个Google的搜索趋势图：　　　　如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势，那么这里有一个很好的汇总。　　在这篇文章中，我们的目标是为所有深度学习的人提供一条学习之路，同时也是为想要进一步学习的人提供一条探索的路径。如果你准备好了，那么让我们开始吧！　　步骤0：先决条件　　建议在学习深度学习

2、之前，你应该先了解一些机器学习的基础知识。这篇文章列出了完整的学习机器学习的资源。　　如果你想要一个简单的学习版本。那么可以看下面的列表：　　数学基础（特别是微积分，概率和线性代数）　　Python基础　　统计学基础　　机器学习基础　　建议时间：2-6个月　　步骤1：机器配置　　在进行下一步学习之前，你应该确保你有一个支持你学习的硬件环境。一般建议你至少拥有以下硬件：　　一个足够好的GPU（4+GB），最好是Nvidia　　一个还可以的CPU（比如：IntelCorei3，IntelPentium可能不适合）　　4GBRAM（这个取决于数据集大小）　　如果你还不确定，那么请阅读这个硬件

3、指南。　　备注：如果你是一个硬件玩家，那么你可能已经拥有了所需的硬件。　　如果你没有所需的规格，那么你可以租一个云平台来学习，比如AmazonWebService（AWS）。这是使用AWS进行深度学习的良好指南。　　备注：在这个阶段不要安装任何深度学习的库，安装过程我们会在步骤3中介绍。　　步骤2：初试深度学习　　现在，你已经对这个领域有了一个初步的认识，那么你应该进一步深入了解深度学习。　　根据自己的偏好，我们可以选择以下几个途径：　　通过博客学习，比如FundamentalsofDeepLearning，Hacker’sguidetoNeuralNetworks。　　通

4、过视频学习，比如DeepLearningSimplified。　　通过书籍学习，比如NeuralnetworksandDeepLearning　　除了上述的先学知识，你还应该了解一些流行的深度学习库和运行他们的语言。以下是一个不太完整的列表（你可以通过查看wiki获得更加完整的列表）：　　Caffe　　DeepLearning4j　　Tensorflow　　Theano　　Torch　　其他一些著名的库：Mocha，neon，H2O，MXNet，Keras，Lasagne，Nolearn。关于深度学习语言，可以查看这个文章。　　你也可以查看查看Stanford的CS231n中的第12讲

5、，概要性的了解一些深度学习库。　　建议时间：1-3周　　步骤3：选择你自己的领域　　这是最有趣的部分，深度学习已经应用在各个领域中，并且取得了最先进的研究成果。如果你想更深入的了解，那么作为一个读者，你最适合的路径就是动手实践。这样才能对你现在了解的内容有一个更加深入的认识。　　注意：在以下的每个领域中，都会包括一个博客，一个实战项目，一个需要的深度学习库以及一个辅助课程。第一步你应该学习一下博客，然后去安装对应的深度学习库，然后再去做实战项目。如果在这个过程中，你遇到什么问题，那么可以去学习辅助课程。　　深度学习在机器视觉中的应用　　参考博客：DLforComputerVision　

6、　实战项目：FacialKeypointDetection　　深度学习库：Nolearn　　推荐课程：CS231n：ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition　　深度学习在自然语言处理中的应用　　参考博客：DeepLearning，NLP，andRepresentations　　实战项目：DeepLearningforChatbots，Part1，Part2。　　深度学习库：Tensorflow　　推荐课程：CS224d：DeepLearningforNaturalLanguageProcessing　　深度学习在语音中的应用　　参考

7、博客：DeepSpeech：LessonsfromDeepLearning　　实战项目：MusicGenerationusingMagenta（Tensorflow）　　深度学习库：Magenta　　推荐课程：DeepLearning（Spring2016），CILVRLab@NYU　　深度学习在强化学习中的应用　　参考博客和实战项目：DeepReinforcementLearning：PongfromPixels　　深度学习库：没有需要的深度