초보자를위한 신경망 참조 (교재, 온라인 강좌)

신경망을 배우고 싶습니다. 저는 전산 언어 학자입니다. 통계 머신 러닝 접근법을 알고 있으며 파이썬으로 코딩 할 수 있습니다.

나는 개념부터 시작하여 계산 언어학 관점에서 유용 할 수있는 인기있는 모델을 알고 있습니다.

참고 용으로 웹을 탐색하고 몇 권의 책과 자료를 찾았습니다.

• Ripley, Brian D. (1996) 케임브리지 패턴 인식 및 신경망

• 비숍, CM (1995) 옥스포드 패턴 인식을위한 신경망 : Oxford University Press.

• 이 논문 , 코스 노트 (University of Toronto Psychology Department), 코스 노트 (University of Wisconsin Computer Science) 및 이 슬라이드 쇼 (Facebook Research) 와 같은 일부 링크 .

Coursera 코스는 일반적으로 누구나 관련 정보를 알고 있다면 좋습니다. 나는 명쾌한 언어와 풍부한 예를 가진 자료를 선호합니다.

운이 좋다! 현재 사용 가능한 놀라운 리소스가 많이 있습니다. 특히 다음을 볼 수 있습니다.

• 곧 시작 되는 Coursera 코스
• 해당 분야의 일부 리더 (Goodfellow, Bengio 및 Courville) 가 최근에 출판 한 온라인 교과서
• 이 강의 노트 와이 개요 는 자연어 처리에 더 중점을 둡니다.
• Chris Olah의 아름다운 시각화 기능이 포함 된 블로그 게시물 세트
• 파이썬 인터페이스와 온라인 튜토리얼이 잘 지원 툴킷 : Tensorflow 및 Theano

주요 참고 사항 :

딥 러닝 과정 :

• 기계 학습에 대한 Andrew Ng의 과정 에는 신경망에 대한 좋은 소개 섹션이 있습니다.
• Geoffrey Hinton의 과정 : 기계 학습을위한 Coursera Neural Networks (2012 년 가을)
• Michael Nielsen의 무료 책 Neural Networks and Deep Learning
• Yoshua Bengio, Ian Goodfellow 및 Aaron Courville은 딥 러닝에 관한 책을 썼습니다 (2016).
• Université de Sherbrooke에서의 Hugo Larochelle 강의 (비디오 및 슬라이드)
• 비지도 기능 학습 및 딥 러닝에 대한 Stanford의 자습서 (Andrew Ng 외)
• 옥스포드 ML 2014-2015 과정
• NVIDIA 딥 러닝 과정 (2015 년 여름)
• Udacity에 대한 Google의 딥 러닝 과정 (2016 년 1 월)

NLP 지향 :

• Stanford CS224d : Richard Socher의 자연 언어 처리 딥 러닝 (2015 년 봄)
• NAACL HLT 2013 : 자연 언어 처리를위한 딥 러닝 (마법없이) (비디오 + 슬라이드)

비전 지향 :

• 시각적 인식에 대한 CS231n 길쌈 신경망 안드레이 Karpathy에 의해 (이전 버전, 짧고 덜 연마 : 신경 네트워크에 해커의 가이드 ).

툴킷 관련 학습서 :

• DL4J (Java) : http://deeplearning4j.org/documentation.html
• 테 아노 (Python, Y. Bengio) : http://deeplearning.net/
• Torch7을 사용한 기계 학습 (Lua, LeCun) : http://code.madbits.com/wiki/doku.php
• H2O 딥 러닝 (자바) : http://0xdata.com/product/deep-learning/
• Caffee (C ++, UCB) : http://caffe.berkeleyvision.org/
• 네바 나의 딥 러닝 코스

http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

이것은 내가 가장 좋아하는 리소스였습니다. 스탠포드 기계 학습 과정으로 시작했지만 강의를 읽는 것이 좋습니다. 특히 수치는 예제를 기반으로하기 때문입니다.

https://coorsy.com/topics/artificial-neural-network/for-beginners

많은 코스 제공 업체에서 온라인으로 코스를 탐색 할 수 있습니다. 또한 관련 주제를 살펴볼 것을 제안합니다.

신경망과 딥 러닝은 접근하기 쉬운 출발점 입니다.

신경망과 딥 러닝은 무료 온라인 서적입니다. 이 책은 다음에 대해 알려줄 것입니다.

신경망, 생물학적으로 영감을 얻은 아름다운 프로그래밍 패러다임으로 컴퓨터가 관측 데이터를 통해 배울 수 있음 인식 및 자연어 처리. 이 책은 신경망과 딥 러닝의 기본 개념을 설명합니다.

빠른 학습을 위해 다음을 선택합니다.

훌륭한 교사 연구원 인 Nando de Freitas의 딥 러닝 강의 : https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

파이썬에서 실용적인 프로그래밍 이론 이해를 위해 Andrej Karpathy 의이 자료 : http://cs231n.github.io/

그리고 NLP의 경우 : https://arxiv.org/abs/1510.00726

http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/

이것은 당신의 딥 러닝 여행에 대한 좋은 지침을 제공합니다.