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《零基础入门深度学习》系列文章 [转]

深度学习 Charlie 1264浏览 0评论

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean Code程序员,所以我写的代码也不会很差)。

文章更新了5篇:
零基础入门深度学习(1) – 感知器
深度学习是啥
在人工智能领域,有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里,有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示:

上图中每个圆圈都是一个神经元,每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到,上面的神经元被分成了多层,层与层之间的神经元有连接,而层内之间的神经元没有连接。最左边的层叫做输入层,这层负责接收输入数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络输出数据。输入层和输出层之间的层叫做隐藏层。
链接:
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855

零基础入门深度学习(2) – 线性单元和梯度下降
在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型、目标函数、优化算法等等。这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路。
链接:
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/448086

零基础入门深度学习(3) – 神经网络和反向传播算法
在上一篇文章中,我们已经掌握了机器学习的基本套路,对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解,而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中,我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络,从而奇迹般的获得了强大的学习能力。我们还将介绍这种网络的训练算法:反向传播算法。最后,我们依然用代码实现一个神经网络。如果您能坚持到本文的结尾,将会看到我们用自己实现的神经网络去识别手写数字。现在请做好准备,您即将双手触及到深度学习的大门。
链接:
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663

零基础入门深度学习(4) – 卷积神经网络
本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过,它在最近几年大放异彩,几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积神经网络取得的,比如谷歌的GoogleNet、微软的ResNet等,打败李世石的AlphaGo也用到了这种网络。本文将详细介绍卷积神经网络以及它的训练算法,以及动手实现一个简单的卷积神经网络。
链接:
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480

零基础入门深度学习(5) – 循环神经网络
在前面的文章系列文章中,我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络,以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入,前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如,当我们在理解一句话意思时,孤立的理解这句话的每个词是不够的,我们需要处理这些词连接起来的整个序列;当我们处理视频的时候,我们也不能只单独的去分析每一帧,而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时,就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多,也比较绕脑子。不过读者不用担心,本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝,帮助您理解RNNs以及它的训练算法,并动手实现一个循环神经网络。
链接:
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/541458

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