深度学习学习路线

        为了搞深度学习,看了《深度学习、优化与识别》,《TensorFlow:实战Google深度学习框架》以及三大牛人的《深度学习》,视频看的16年的cs231,据说和17年差别还是挺大的。谈一点个人经验。

        深度学习入门的话推荐《TensorFlow:实战Google深度学习框架》,这本书内容比较详细也比较基础,以tensorflow为框架,从搭建网络的每个具体功能讲起,配有示例,逐渐搭起来一个网络,后续还有手写字符识别, Inception等比较基础的网络,便于上手,也便于对深度学习有一个较为具体的认识。

        入门之后推荐《深度学习、优化与识别》,这本书大体介绍了深度学习网络的分类,卷积网络,自编码网络,融合网络,生成网络,二值网络,循环神经网络等,都有一个较为概括的介绍,对于深度学习会有一个比较全面的认识。了解了深度学习都具有哪些分支,便于了解自己的研究处于什么样的领域和位置。

        三大牛人的《深度学习》,这本书比较侧重理论。《TensorFlow:实战Google深度学习框架》用来了解流程,《深度学习、优化与识别》用来搭建知识大框架,那这本书就是在提高研究的深度了。研究深度学习,网络改进的话还是需要一定理论功底的。

        cs231看视频的话可以起到一个扫盲的作用,但是很多知识点是一带而过的,不做assignment的话还是缺乏深入理解。

        都干完了呢,看论文,跑网络,搞自己的东西啦。
原文链接:https://blog.csdn.net/qingyanyichen/article/details/78850776
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