Deep Learning(4)
2024-08-26 04:39:54
四、拓展学习推荐
Deep Learning 经典阅读材料:
- The monograph or review paper Learning Deep Architectures for AI (Foundations & Trends in Machine Learning, 2009).
- The ICML 2009 Workshop on Learning Feature Hierarchies webpage has a list of references.
- The LISA public wiki has a reading list and a bibliography.
- Geoff Hinton has readings from last year’s NIPS tutorial.
Deep Learning工具—— Theano:
Theano是deep learning的Python库,要求首先熟悉Python语言和numpy,建议读者先看Theano basic tutorial,然后按照Getting Started 下载相关数据并用gradient descent的方法进行学习。
学习了Theano的基本方法后,可以练习写以下几个算法:
有监督学习:
- Logistic Regression - using Theano for something simple
- Multilayer perceptron - introduction to layers
- Deep Convolutional Network - a simplified version of LeNet5
无监督学习:
- Auto Encoders, Denoising Autoencoders - description of autoencoders
- Stacked Denoising Auto-Encoders - easy steps into unsupervised pre-training for deep nets
- Restricted Boltzmann Machines - single layer generative RBM model
- Deep Belief Networks - unsupervised generative pre-training of stacked RBMs followed by supervised fine-tuning
最后呢,推荐给大家基本ML的书籍:
- Chris Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, 2007
- Simon Haykin, “Neural Networks: a Comprehensive Foundation”, 2009 (3rd edition)
- Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork, “Pattern Classification”, 2001 (2nd edition)
原文链接:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917
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