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来源 :专知
深度学习 思维导图 / 速查表
人工智能,深度学习,机器学习……不管你在从事什么工作,都需要了解这些概念。否则的话,三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班
库班的这句话,乍听起来有些偏激,但是“话糙理不糙”,我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。
深度学习一直很火,热门中的热门!有些小伙伴可能刚开始入门开始学,一直在摸索中。小编整理收藏了一些干货送给大家,深度学习思维导图来喽,请查收~
概括深度学习概念,架构以及TensorFlow库
Overview
深度学习是基于学习数据表示的更宽泛的机器学习方法家族的一部分,而不是特定某一种任务的算法。深度学习过程中可以有监督、半监督或无监督来进行。我们在这里试图在一个.PDF文件中总结这个领域。
PDF 的下载地址:
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“ML思维导图”
1.概念
部分深度学习的基本组成模块,以及每个模块背后的基础数学知识。
2. 结构
针对在数据处理是遇到的各种问题,人们开发出不同的结构来进行处理。这里列出了一部分结构,以及如何调参。
3. Tensorflow
TensorFlow是一个采用数据图模式的开源数据计算包。这个思维导图列出了Tensorflow一些基本的模块以及整体架构。
参考文献:
https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap
除了以上的这些导图,小编还整理了一些深度学习思维导图,深度学习第四期前6节课程的导图,这个是我们学员吴同学做的,和大家分享一哈~~
(如果图片看不清,建议PC上打开此链接:http://www.julyedu.com/course/getDetail/112,然后鼠标右键点击:在新标签页中打开查看原图即可)
第一节课
第二节课
第三节课
第四节课
第五节课
第六节课
看完这些导图是不是觉得干货满满,受益颇多哇,那就要感谢我们的吴同学喽,简直不要太赞喔,整理的好详细的哇~
课程链接和笔记地址:http://www.julyedu.com/course/getDetail/112
和大家分享完满满干货笔记,再分享一哈,我们的【深度学习集训营第二期】火热报名中。上一期深度学习集训营中,我们略过Python基础,从TensorFlow搭建DNN解决问题起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,不少学员成功转行。
为确保每一位学员的学习效果到位,除了继续维持第一期的“线上线下结合(线下在北京、上海和深圳),从头到尾全部实战,涵盖特征工程、深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域中的应用,更有大规模车辆图片检索等应用于智慧城市、视频监控等场景的杀手级项目”之外,特地增加在线实训,以及作业和考试的一对一批改,更丰富了线下的实战项目。
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