Нейронные сети ссылок (учебники, онлайн-курсы) для начинающих

Я хочу изучать нейронные сети. Я вычислительный лингвист. Я знаю подходы статистического машинного обучения и умею кодировать на Python.

Я хочу начать с его концепций и знаю одну или две популярные модели, которые могут быть полезны с точки зрения компьютерной лингвистики.

Я просмотрел сеть для справки и нашел несколько книг и материалов.

• Рипли, Брайан Д. (1996) Распознавание образов и нейронные сети, Кембридж

• Бишоп, CM (1995) Нейронные сети для распознавания образов, Оксфорд: издательство Оксфордского университета.

• некоторые ссылки, например, этот тезис , эти заметки к курсу (факультет психологии Университета Торонто), эти заметки к курсу (информатика Висконсинского университета) и это слайд-шоу (исследование Facebook).

Курсы Coursera, как правило, хороши, если кто-нибудь знает что-нибудь важное из них. Я предпочитаю материалы с ясным языком и достаточно примеров.

Вам повезло! На данный момент доступно огромное количество ресурсов. В частности, вы можете посмотреть на:

• Coursera курс скоро начнется
• недавно опубликованный онлайн-учебник некоторых лидеров в этой области (Гудфеллоу, Бенжио и Курвилль)
• эти лекционные заметки и этот обзор , которые больше ориентированы на обработку естественного языка
• набор сообщений в блоге с красивыми визуализациями Криса Олаха
• два хорошо поддерживаемых набора инструментов с интерфейсами Python и интерактивными учебными пособиями: Tensorflow и Theano

Основные ссылки:

Курсы по глубокому обучению:

• Курс Эндрю Нг по машинному обучению имеет хороший вводный раздел по нейронным сетям.
• Курс Джеффри Хинтона: Coursera Нейронные сети для машинного обучения (осень 2012)
• Бесплатная книга Майкла Нильсена « Нейронные сети и глубокое обучение»
• Йошуа Бенжио, Йен Гудфеллоу и Аарон Курвилл написали книгу о глубоком обучении (2016)
• Курс Уго Ларошеля (видео + слайды) в Университете Шербрука
• Учебник Стэнфорда (Эндрю Нг и др.) По неконтролируемому обучению и глубокому обучению
• Оксфордский курс МЛ 2014-2015
• Курс глубокого обучения NVIDIA (лето 2015)
• Курс глубокого обучения Google по Udacity (январь 2016 г.)

НЛП-ориентированные:

• Stanford CS224d: глубокое обучение для обработки естественного языка (весна 2015), Ричард Сошер
• Учебное пособие, данное на NAACL HLT 2013: глубокое обучение обработке естественного языка (без магии) (видео + слайды)

Vision-ориентированные:

• CS231n Сверточные нейронные сети для визуального распознавания от Andrej Karpathy (предыдущая версия, короче и менее отточенная: руководство хакера по нейронным сетям ).

Учебные пособия для конкретного инструментария:

• DL4J (Java): http://deeplearning4j.org/documentation.html
• Theano (Python, Y. Bengio): http://deeplearning.net/
• Машинное обучение с помощью Torch7 (Lua, LeCun): http://code.madbits.com/wiki/doku.php
• H2O Deep Learning (Java): http://0xdata.com/product/deep-learning/
• Кофе (C ++, UCB): http://caffe.berkeleyvision.org/
• Курс глубокого обучения Nervana

http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Это был мой любимый ресурс. Начал с машинного обучения в Стэнфорде, но предпочитаю читать, а не лекции. Тем более, что показания основаны на примерах.

https://coorsy.com/topics/artificial-neural-network/for-beginners

Вы можете изучить курсы онлайн от многих поставщиков курсов здесь. Также я предлагаю вам посмотреть на соответствующие темы там.

Нейронные сети и глубокое обучение являются доступной отправной точкой .

Нейронные сети и глубокое обучение - это бесплатная онлайн-книга. Книга научит вас:

Нейронные сети, красивая биологически вдохновленная парадигма программирования, которая позволяет компьютеру учиться на основе данных наблюдений. Глубокое обучение, мощный набор методов обучения в нейронных сетях. Нейронные сети и глубокое обучение в настоящее время обеспечивают наилучшие решения многих проблем распознавания изображений, речи. распознавание и обработка естественного языка. Эта книга научит вас многим основным концепциям нейронных сетей и глубокого обучения.

Для быстрого обучения я бы выбрал:

Эта лекция глубокого обучения от великого учителя-исследователя Нандо де Фрейтаса: https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

Для практического понимания теории программирования на Python этот материал от Андрея Карпати: http://cs231n.github.io/

А для НЛП: https://arxiv.org/abs/1510.00726

http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/

Это дает хорошее руководство для вашего глубокого обучения.