深度学习的入门方法

声明：摘自《TensorFlow技术解析与实战》
京东链接：http://item.jd.com/12073631.html

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要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以。
深度学习的入门过程如下图所示7个步骤：

1.学习或者回忆一些数学知识

因为极端及能做的只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题。我们的目标是训练处一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程设计的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义各种损失函数（loss function）。
而训练的过程，就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中，我们需要掌握基本的概率论、高等书序、线性代数等知识，如果学过最好，没学过也没有关系，仅仅知道原理和过程即可，有兴趣可以涉猎一些推导证明。

2.掌握经典机器学习理论与基本算法

这些基本算法包括支持向量机。逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。
推荐阅读李航老师的《统计学习方法》。机器学习方面也可以阅读周志华的《机器学习》。

3.掌握一种编程工具（语言）

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python是很多新入门程序员的入门编程语言，也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，也要多试试机器学习的库，如sklearn，做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。

4.研读经典论文，关注最新动态和研究成果

一些经典论文是必读的。例如，要做手写数字识别，若采用LeNet，要先于都一下LeNet的学术论文；要做物体目标检测的训练，若选定MSCNN框架，可以先读MSCNN相关的论文。那么，论文从哪里找呢？那么多论文应该读哪篇呢？
下面以GoogleNet的TensorFlow实现为例。在GitHub上，一般在开头的描述中就会说明这个模型所依据的论文，如下图：
（链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception）

顺着这篇论文阅读，可以大致了解这个网络的实现原理，对迅速上手应用有很大的作用。

很多模式识别的工作者之所以厉害，是因为他们有多很多、很深的论文积累，对模型的设计很有独到的见解，而他们可能甚至一行代码也不会写，而工程（写代码）能力在工作中很容易训练。许多工程方向的软件工程师，工作模式常常在实现业务逻辑和设计架构系统上，编码能力强，但却缺少论文积累。同时具有这两种能力的人，正是硅谷一些企业目前青睐的人才。
平时还可以阅读一些博客、笔记，以及微信公众号、微博新媒体资讯等，往往一些很流行的新训练方法和模型会很快在这些媒体上发酵，其训练神经网络采用的一些方法可能有很大的启发性。

5.自己动手训练神经网络

接着，就要选择一个开源的深度学习框架。
从目前来看，投身TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow在找工作时是一个非常大的加分项。
接下来就是找一个深度神经网络，目前的研究方向主要集中在视觉和语音两个领域。初学者最好从计算机视觉入手，因为它不像语音等领域需要那么多的领域知识，结果也比较直观。例如，用各种网络模型来训练手写数字（MNIST）及图像分类（CIFAR）的数据集。

6.深入感兴趣或者工作相关领域

人工智能目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等；对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等，还可以结合图像、视频和语音，一起发挥价值。
更可以深入某一个行业领域。例如，深入医学行业领域，做医学影像的识别；深入淘宝的穿衣领域，做衣服搭配或衣服款型的识别；深入保险业、通信业的客服领域，做对话机器人的智能问答系统；深入智能家居领域，做人机的自然语言交互等等。

7.在工作中遇到问题，重复前六步

在训练中，准确率、坏案例（bad case）、识别速度等都是可能遇到的瓶颈。训练好的模型也不是一成不变的，需要不断优化，也需要结合具体行业领域和业务进行创新，这时候就要结合最新的科研成果，调整模型，更改模型参数，一步步更好地贴近业务需求。