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概括深度学习概念,架构以及TensorFlow库
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。
这是另外一个关于机器学习和数据科学的思维导图集合
- https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap
- https://mp.weixin.qq.com/s/WrtrhS7DsV9XbCa-_H-AOg
后台回复"DLM"下载文件
https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap/blob/master/Deep%20Learning.pdf
我是使用MindNode在Mac上建立这些思维导图的 https://mindnode.com
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。
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。
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。
我准备在未来建立一个更全面的引用列表。现阶段我只是列出了我建立这个思维导图PDF时的部分来源。
Stanford and Oxford Lectures. CS20SI, CS224d.
Books:
Deep Learning - Goodfellow.
Pattern Recognition and Machine Learning - Bishop.
The Elements of Statistical Learning - Hastie.
Colah's Blog. http://colah.github.io
Kaggle Notebooks.
Tensorflow Documentation pages.
Google Cloud Data Engineer certification materials.
Multiple Wikipedia articles.
Twitter:
https://twitter.com/danielmartinezf
Linkedin:
https://www.linkedin.com/in/danielmartinezformoso/
Email:
daniel.martinez.formoso@gmail.com
参考文献:
https://github.com/dformoso/deeplearning-mindmap
特别提示-深度学习思维导图下载:
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后台回复“DLM” 就可以获取深度学习思维导图pdf下载链接~
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