DL-notes

深度学习之从入门到放弃

我最近在学习深度学习,这里是我的一些心得笔记啥的,因为自己比较懒,有些复杂的东西不想整理,这里可能就比较杂的放一些东西。

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作者说明

基础知识

学习深度学习,首先我们需要对深度学习有一定的了解,这里比较公认的是斯坦福大学吴恩达教授的机器学习课程。深度学习(deep learning)是机器学习拉出来的分支,目前广泛使用TensorFlow库进行开发学习。所以,学习深度学习最好需要学习一下TensorFlow,可以做到事半功倍。

TensorFlow最好安装在Linux系统下,而我们对linux操作不熟悉的怎么办呢??

当!然!是!去!学!呀!不!然!呢!

这里我整理一些可能会比较好用的linux上的命令、软件啥的,希望能给大家带来一些比较不错的使用体验。

卷积神经网络

我最近研究的问题是与卷积神经网络相关的,所以我看完了机器学习课程后首先看的就是深度学习中和卷积神经网络相关的部分,主要看卷积神经网络的结构和一些经典的综述性文章。比如英文在线电子书Deep Learning中第九章Convolutional Networks,这本书也有对应的中文版电子书,同时,他的纸质版在京东发售,价格昂贵,暂时还没舍得买。

这里是我对论文Jackson A S, Bulat A, Argyriou V, et al. Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression[J]. 2017. 的一点点理解笔记

这里放一张不太深的卷积网络截图

TensorFlow

在介绍学习TensorFlow之前我们肯定要先会使用Python。我发现了一个Python入门指南,内容很是详细,有编程基础的人,照着走一遍流程,不到两天就能学完(从下午到晚上,看到了第九章)。同样,这个也有英文原版,英语比较好的建议直接阅读原版。我为了自己能看的快一些,所以直接看的中文版。

之后才是正式的开始学习TensorFlow,TensorFlow也是有自己的入门教程—Getting Started With TensorFlow,据说写得还不错,也提供了数据集供你学习使用。

Tensorboard

TensorboardTensorFlow的很强大的可视工具,对于我们学习理解一个算法,或是进行Debug排查错误,都非常的有帮助,并且,它显示的画面非常炫酷,让我和身边学习机器学习的人都表示震惊。这个工具,越早接触越好!

这里放一张截图 截图

索引

这个索引按照我以为的应该step by step的顺序来排列