深度学习入门攻略(书籍网课实战项目)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习入门攻略(书籍网课实战项目)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
目录
1 基础理论
1.1 基本概念
(1)神经网络
可参考学习【神经网络分类】
(2)感知机
(3)梯度下降
(4)多层感知机
(5)反向传播
(6)损失函数
(7)优化器
(8)卷积
(9)池化
(10)注意力Attention
。。。
(11)三大应用领域
- 图形处理CV:OCR、目标检测、图像识别等等。常用网络有LetNet、VGGNet、GoolgNet、ResNet、GAN、改进的Transformer等。
- 自然语言处理NLP:分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、关键词抽取、文本分类、自动摘要以及信息检索等等。常用网络有TextCNN、TextRNN、Transformer、Bert。
- 语音识别ASR:语音合成和语音识别。常用网络如CNN和改进的CNN。
注意:在不同的领域,有不同的概念需要系统学习,此处点到为止,后续将会针对每个领域出详细的攻略文章,比如图像处理中有像素、分辨率、采样、纹理等。自然语言处理中,还有词向量、词嵌入等。
推荐书籍: 《机器学习-周志华》《深度学习-花书》
推荐网课: 《Machine Learning -吴恩达》 《机器学习-李宏毅》
推荐学习笔记: github最多Star笔记
1.2 语言和工具
编程语言:Python
编译器:VScode或者pycharm
Python需要系统的学一遍,了解一些语法的使用,才能在后续的过程中,能轻松阅读别人的源码,以及写出简洁高效的程序。VScode作为通用的编译器,大部分语言都是写的,生态完善,调试方便,运行方便,部署方便。其中 notebook的ipynb文件的代码写作和运行,非常有必要掌握,这个将Markdown语法与图像可视化结合的一种文件格式。在VScode中是直接可以编辑使用的。在官网下载安装包后,一键直接安装,然后根据教程配置Python的编译环境就可以使用,Vscode的使用可以玩出各种花来,感兴趣的搜”最强Vscode“。将VScode配置成最骚气、最NB的编译器。
推荐书籍:《笨办法学Python》《廖雪峰的Python教程》
推荐网课:小甲鱼python教程
VScode Python环境配置:配置教程
1.3 深度学习框架
(1)Pytorch
(2)TensorFlow2.0
推荐书籍: 《动手学深度学习-pytorch》《Pytorch 深度学习入门与实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《简单粗暴TensorFlow 2.0》《30天吃掉那只TensorFlow2.0》
推荐网站: Pytorch 中文官网 ,Pytorch深度学习实战-B站 ,北京大学-Tensorflow2.0
2 项目实战
定位自己做的是哪个领域,就多尝试几个该领域的项目,推荐书籍《阿里云天池大赛 赛题解析-深度学习篇》,有四个深度学习的例子,非常详细的讲解,而且开源。三个方面的其他实战项目举例如下
2.1 图像处理
(1)PyTorch 实现图像风格迁移
标星:3.1k+
地址:【github地址】
(2)StarGan:多领域图像转换 GAN 网络的 PyTorch 实现
标星:2.1k+
地址:【github地址】
(3)TensorFlow与OpenCV相结合的基础教程,入门人工智能图像处理
标星:30+
地址:【github地址】
2.2 自然语言处理
(1)自然语言处理入门练习
标星:964+
地址:【github地址】
(2)天池-新闻文本分类竞赛
多名开源方案汇总
2.3 语音识别
(1)语音数字识别
标星:5+
地址:【github地址】
(2)基于深度学习的中文语音识别系统
标星:5.2k+
地址:【github地址】
(3)基于深度学习的普通话识别
标星:4+
地址:【github地址】
3 竞赛进阶
参加竞赛打榜,少则一个月,多则半年,参赛一次,受益终身,完整的两个比赛就能入门完毕,成为进阶型选手。
(1)阿里云天池
(6)FlyAI竞赛
(7)Biendata竞赛
(8)DataFountain竞赛
(9)DataCastle竞赛
(10)Kaggle竞赛
以上是关于深度学习入门攻略(书籍网课实战项目)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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