盤點｜10條最有用的深度學習教程資源（附教程連結）

by omtcyfz

譯者：赫鑫宇 郭昕

今天介紹一些深度學習的資源幹貨！個人認為這些資源對于那些剛剛進入機器學習領域準備摸索一番的小白十分有幫助。同時如果你想進一步了解神經網絡算法及其應用，那請閱覽本篇文章吧，相信會對你有極大的幫助！

在上幹貨之前，先來講一下我把這些資源整合起來并歸結到本篇文章中的初衷。在剛開始入門學習的時候，我看了大量的沒有文字介紹的連結資源，我完全不知道他們中的哪一個是值得花時間研究的。是以現在我把見過的最有用的一些連結資源拿出來并配以簡短的文字摘要，與大家共同分享。

免責聲明：

我不是一個深度學習方面的資深專家，是以下文皆為本人的經驗之談。

<b>線上深度學習課程</b>

<b>1. cs231n</b>

<b>項目</b>

<b>内容</b>

網址

http://cs231n.github.io/

主講人

andrej  karpathy

品質

非常好

課程

youtube搜尋cs231n

摘要：

這是一門《深入學習卷積神經網絡》的課程，強烈建議那些想學習圖像識别、計算機視覺相關問題的人去看一看。研究的問題很不錯。這也是我見過的最好的numpy入門教程。它能讓你使用純python+numpy實作課程中講到的的算法，這對于你了解這些算法是如何運作的頗有助益。

<b>2. cs224d</b>

http://cs224d.stanford.edu/

richard socher

youtube搜尋cs224d

這是一門将多種深度學習模型運用到nlp相關問題上的課程：從word2vec模型（google 在 2013 年開源的一款将詞轉化為實數值向量的高效工具）到lstm再到機器翻譯。研究的問題也很好。但是這門課程不像之前cs231n講授那麼細緻，也不太利于學習的人了解消化。至今我還沒見過哪門課程能像cs231n那門課程那樣的好。

小結：

從本人親身感受來講，我想說上面提到的兩門課程都是從工程師（而不是數學家）的角度展開的。但它們開始的時候會涉及到微積分或數學領域裡的一些瑣碎概念。

<b>機器學習中的神經網絡</b>

https://www.coursera.org/learn/neural-networks

geoffrey hinton

coursera2012年推出的一門相當受歡迎的課程，他們最近（兩個月前）宣布下次開課的時間是九月份。到reddit上查詢相關資訊吧。雖然我還沒開始上這門課，但是我經打算去上了。截至現在，我已經看到了關于那門課程的超多的積極評價。

<b>1. ud730</b>

https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

vincent vanhoucke

摘要:

這是udacity上一門相當受歡迎的課程，由就職于google brain的vincent教授授課。這是一門十分基礎的課程，它從宏觀上介紹了目前流行的模型是什麼樣子的、如何運作、怎麼使用等問題。如果你是個機器學習領域剛入門的小白，從這門課程開始準沒錯！<b></b>

<b>部落格和資源</b>

<b>1. karpathy.github.io</b>

andrej karpathy寫的大部分的關于神經網絡的部落格品質都很好，并且它們涉及到了許多特殊領域的問題。andrej博士期間，師從斯坦福視覺實驗室的fei-fei li教授。他目前在openai就職。

<b>2. colah.github.io</b>

christopher olah就職于brain團隊，他寫了許多特别有意思的關于recurrent neural networks和lstms研究的文章。其中的一些文章還在tensorflow入門教程中被突出标示了出來。

<b>3. tensorflow tutorials</b>

tf入門教程特别的好！他們非常好地介紹了大部分受歡迎的機器學習模型以及其他知識點。每個知識點還都配備了相應的編碼例子，簡直完美！這樣你就可以創新出許多東西。這正是大部分的開源項目所缺少的東西。

<b>4. r/machinelearning</b>

機器學習subreddit每天都上傳大量的arxiv文章和部落格的連結！強烈推薦你去看看。

<b>5. thedeeplearningbook</b>

由ian goodfellow和yoshuabengio共同編著的《deep learning book》涉及到了深度學習領域的大部分問題。它的側重點是廣泛應用于深度學習中的模型後的數學理論及方法。

<b>6. openairl introduction</b>

openai有rl的介紹。它目前還不完美，還是wip，但它已經有許多好的值得參考的rl方面的知識了。

<b>研究</b>

<a href="https://github.com/christoschristofidis/awesome-deep-learning" target="_blank">awesome  deep learning list</a>

<a href="http://deeplearning.net/reading-list/" target="_blank">deeplearning.net  reading list</a>

<a href="http://deeplearning4j.org/deeplearningpapers.html" target="_blank">deeplearning4j   resource list</a>

<b>arxiv：我們要更加深入</b>

have fun with deep learning!