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深度学习资料总结

转载https://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51596233

需求说明：深度学习FPGA实现知识储备

来自：时间的诗

第一部分：博客大牛（深度学习方向）

1、http://blog.csdn.net/zouxy09

研究方向：机器学习、计算机视觉、人机交互和人工智能等领域

作品：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列

网友评价：深入浅出、条理清晰、内容全面、适合反复阅读

2、http://blog.csdn.net/matrix_space

研究方向：专注于图像处理，计算机视觉，机器学习。

作品：机器学习专栏http://lib.csdn.net/base/2

第二部分：学习资料大全

1、来自：http://blog.csdn.net/on2way/article/details/50094845

该篇小记一下学习到的一些好教程与资料。
关于深度学习，介绍性的文章与博客非常多，写的也非常好。一个综述点的博客系列就是Zouxy大神的文章：

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理

如果你是刚入门的小白，建议收藏这位大神的系列文章，这一系列基本山涵盖了深度学习的所有基本东西，所以相对来说也是比较综述性质的，很多的细节是你需要有一点了解的才能看得懂。可能第一遍下去看不懂，或者只能懂很浅显的一部分，但是不要紧，建议每隔一段时间看一看这个大综述，每一次你都会有不同的收获的。

如果觉得光看别人写的很难理解，网络上相关的视频也是很多的，比如说复旦大学
吴立德教授的

《深度学习课程》

另外一个学习较好的教程是吴恩达的UFLDL教程，该教程也有网友翻译成中文版的了，可以说也是非常浅显易懂的，里面涉及到的代码也是有网友分享过。关于吴恩达，感觉研究深度学习的没几个不知道的，他还有比较经典的机器学习教程，这些可谓是更底层的原理介绍与一些浅层学习算法，对于较好的理解机器学习乃至深度学习非常有帮助。深度学习UFLDL教程教程如下：

http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B

其机器学习教程网址如下：

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning

该机器学习教程有更早的斯坦福课堂上的版本，在哪里有网友翻译的中文字幕，可以搜一下学习学习，很不错。

当然还有很多很多很好的教程：
博客园上的网友总结系列，当你具体到学习某个部分的时候会很有用：
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/default.html?page=1

这位网友翻译的系列：
机器学习
其英文版的课程：
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.

在贴一个国外大牛还未出版的电子书：
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

还有一个好的教程（有英文视频）
http://cl.naist.jp/~kevinduh/a/deep2014/

再就是DeepLearning的官网，里面好的好东西自己发现：
http://deeplearning.net/

关于学习深度学习工具，似乎也有好多（matlab版，c++版，Python版等等深度学习库），视你自己熟悉而定。比如一个比较适合初学者学习原理的matlab版工具箱：

DeepLearnToolbox
（后面会基于这个工具箱进行相关实验）。

Python下的工具箱：Theano；深度学习平台：caffe等等，这些只是看过也没有实际用过，属于比较高端下的深度学习应用范围了。

教程可谓是多不胜数，只待寻找适合自己的最重要，找到一个好的教程坚持学下去，一定会有所收获的。

2、机器学习的最佳入门学习资源

来自：http://blog.csdn.net/thomashtq/article/details/42487955

这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对学习者有所启发。我在空白页前坐下，并且问自己了一个很难的问题：什么样的库、课程、论文和书籍对于机器学习的初学者来说，是最好的。

文章里到底写什么、不写什么，这个问题真的让我很烦恼。我必须把自己当做一个程序员和一个机器学习的初学者，站在这个角度去考虑最合适的资源。

我找出了每个类型中最适合的资源。如果你是一个真正的初学者，并且乐意于开始了解机器学习领域的相关知识，我希望，你可以在我的文章中，找到有用的资料。我的建议是，从中挑出一件来，一本书或者是一个库，反复阅读或者认真学习所有的相关教程。挑出一件并且坚持学习，直到你完全掌握，再重新选择一件，重复这个学习过程。现在就让我们开始吧！

Programming Libraries 编程库资源

我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式，我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限，然后去拓展你的能力。如果你了解如何编程，可以将编程经验很快借鉴到深入学习机器学习上。在你实现一个实际的产品系统之前，你必须遵循一些规则、学习相关数学知识。

找到一个库并且仔细阅读相关文档，根据教程，开始尝试实现一些东西。下面列出的是开源的机器学习库中最好的几种。我认为，并不是他们中的每一种都适合用在你的系统中，但是他们是你学习、探索和实验的好材料。

你可以从一个由你熟悉的语言编写的库开始学习，然后再去学习其他功能强大的库。如果你是一个优秀的程序员，你会知道怎样从一种语言，简单合理地迁移到另一种语言。语言的逻辑都是相同的，只是语法和API稍有不同。

R Project for Statistical Computing：这是一个开发环境，采用一种近似于Lisp的脚本语言。在这个库中，所有你想要的与统计相关的功能都通过Ｒ语言提供，包括一些复杂的图标。CRAN(你可以认为是机器学弟的第三方包)中的机器学习目录下的代码，是由统计技术方法和其他相关领域中的领军人物编写的。如果你想做实验，或是快速拓展知识，R语言都是必须学习的。但它可能不是你学习的第一站。
WEKA：这是一个数据挖掘工作平台，为用户提供数一系列据挖掘全过程的API、命令行和图形化用户接口。你可以准备数据、可视化、建立分类、进行回归分析、建立聚类模型，同时可以通过第三方插件执行其他算法。除了WEKA之外， Mahout是Hadoop中为机器学习提供的一个很好的JAVA框架，你可以自行学习。如果你是机器学习和大数据学习的新手，那么坚持学习WEKA，并且全心全意地学习一个库。
Scikit Learn:这是用Python编写的，基于NumPy和SciPy的机器学习库。如果你是一个Python或者Ruby语言程序员，这是适合你用的。这个库很用户接口友好，功能强大，并且配有详细的文档说明。如果你想试试别的库，你可以选择Orange。

Octave:如果你很熟悉MatLab，或者你是寻求改变的NumPy程序员，你可以考虑 Octave。这是一个数值计算环境，与MatLab像是，借助Octave你可以很方便地解决线性和非线性问题，比如机器学习算法底层涉及的问题。如果你有工程背景，那么你可以由此入手。

BigML:可能你并不想进行编程工作。你完全可以不通过代码，来使用 WEKA那样的工具。你通过使用BigMLS的服务来进行更加深入的工作。BigML通过Web页面，提供了机器学习的接口，因此你可以通过浏览器来建立模型。

挑选出一个平台，并且在你实际学习机器学习的时候使用它。不要纸上谈兵，要去实践！

Video Courses视频课程

很多人都是通过视频资源开始接触机器学习的。我在YouTube和VideoLectures上看了很多于机器学习相关的视频资源。这样做的问题是，你可能只是观看视频而并不实际去做。我的建议是，你在观看视频的时候，应该多记笔记，及时后来你会抛弃你的笔记。同时，我建议你将学到的东西付诸实践。

坦白讲，我没有看见特别合适初学者的视频资源。视频资源都需要你掌握一定的线性代数、概率论等知识。Andrew Ng在斯坦福的讲解可能是最适合初学者的，下面是我推荐的一些视频资源。

Stanford Machine Learning斯坦福的机器学习课程：可以在Coursera上观看，这门课是由 Andrew Ng讲解的。只要注册，你可以随时观看所有的课程视频，从Stanford CS229 course下载讲义和笔记。这门课包括了家庭作业和小测试，课程主要讲解了线性代数的知识，使用Octave库。

Caltech Learning from Data加利福尼亚理工学院的数据分析课程：你可以在edX上学习这门课程，课程是由Yaser Abu-Mostafa讲解的。所有的课程视频和资料都在加利福尼亚理工学院的网站上。与斯坦福的课程类似，你可以根据自己的情况安排学习进度，完成家庭作业和小论文。它与斯坦福的课程主题相似，关注更多的细节和数学知识。对于初学者来说，家庭作业可能稍有难度。

Machine Learning Category on VideoLectures.Net网站中的机器学习目录：这是个很容易令人眼花缭乱的资源库。你可以找出比较感兴趣的资源，并且深入学习。不要纠结于不适合你的视频，或者对于感兴趣的内容你可以做笔记。我自己会一直重复深入学习一些问题，同时发现新的话题进行学习。此外，在这个网站上你可以发现是这个领域的大师是什么样的。

“Getting In Shape For The Sport Of Data Science” – 由Jeremy Howard讲授：这是与机器学习竞赛者的对话，他们是一些实践中的R语言用户。这是非常珍贵的资源，因为很少有人会讨论研究一个问题的完整过程和究竟怎样做。我曾经幻想过在网上找到一个TV秀，记录机器学习竞赛的全过程。这就是我开始学习机器学习的经历！

Overview Papers综述论文

如果你并不习惯阅读科研论文，你会发现论文的语言非常晦涩难懂。一篇论文就像是一本教科书的片段，但是论文会介绍一个实验或者是领域中其他的前沿知识。然而，如果你准备从阅读论文开始学习机器学习的话，你还是可以找到一些很有意思的文章的。

The Discipline of Machine Learning机器学习中的规则：这是由Tom Mitchell编著的白皮书，其中定义了机器学习的规则。Mitchell在说服CMU总裁为一个百年内都存在的问题建立一个独立的机器学习部门时，也用到了这本书中的观点。

A Few Useful Things to Know about Machine Learning：这是一篇很好的论文，因为它以详细的算法为基础，又提出了一些很重要的问题，比如：选择特征的一般化，模型简化等。

我只是列出了两篇重要的论文，因为阅读论文会让你陷入困境。

Beginner Machine Learning Books给机器学习初学者的书

关于机器学习的书有很多，但是几乎没有为初学者量身定做的。什么样的人才是初学者呢？最有可能的情况是，你从另外一个完全不同的领域比如：计算机科学、程序设计或者是统计学，来到机器学习领域。那么，大部分的书籍要求你有一定的线性代数和概率论的基础。

但是，还有一些书通过讲解最少的算法来鼓励程序员学习机器学习，书中会介绍一些可以使用工具、编程函数库来让程序员尝试。其中最有代表性的书是：《Programming Collective Intelligence》，《Machine Learning for Hackers》，《Hackersand Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》（Python版, R版, 以及Java版）。如果感到迷惑的话，你可以选择其中一本开始学习。

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications：这本书是为程序员写的。书中简略介绍相关理论，重点以程序为例，介绍web中的实际问题和解决办法。你可以买来这本书，阅读，并且做一些练习。

Machine Learning for Hackers （中文版：机器学习:实用案例解析）：我建议你在阅读了《Programming Collective Intelligence》一书之后，再阅读这本书。这本书中也提供了很多实践练习，但是涉及更多的数据分析，并且使用R语言。我个人很喜欢这本书！

Machine Learning: An Algorithmic Perspective：这本书是《Programming Collective Intelligence》的高级版本。它们目的相同（让程序员开始了解机器学习），但是这本书包括一些数学知识，参考样例和phython程序片段。如果你有兴趣的话，我建议你在看完《Programming Collective Intelligence》之后来阅读这本书。

数据挖掘：实用机器学习工具与技术（英文版·第3版）：我自己是从这本书开始了解机器学习的，那时是2000年这本书还是第一版。我那时是Java程序员，这本书和WEKA库为我的学习和实践提供了一个很好的环境。我通过这样的平台和一些插件，实现我的算法，并且真正开始实践机器学习和数据挖掘的过程。我强烈推荐这本书，和这样的学习过程。

Machine Learning（中文版：计算机科学丛书:机器学习）：这是一本很老的书，包括了一些规则和很多参考资料。这是一本教科书，为每个算法提供了相关讲解。

有一些人认为那些经典的机器学习教科书很了不起。我也赞同，那些书的确非常好。但是，我认为，对于初学者来说，这些书可能并不合适。

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Video Courses视频课程

Overview Papers综述论文

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