ฉันจะเรียนรู้เครือข่ายประสาทได้อย่างไร

ฉันเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีครั้งแรก (พูดถึงเรื่องนี้ดังนั้นคุณอาจให้อภัยความไม่คุ้นเคยของฉัน) ที่กำลังทำวิจัยโดยใช้เครือข่ายประสาท ฉันเขียนรหัสเครือข่ายประสาทสามโหนด (ใช้งานได้) ตามคำแนะนำของอาจารย์ อย่างไรก็ตามฉันต้องการทำงานใน AI และ Data Science และฉันต้องการสอนตัวเองเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้อย่างละเอียด มีหนังสือหรือแหล่งข้อมูลใดบ้างที่จะสอนเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างเครือข่ายประสาทการเรียนรู้อย่างลึกล้ำและอื่น ๆ มีคำแนะนำหรือไม่?

หมายเหตุ: ฉันมีความเชี่ยวชาญใน Java, Python, Bash, JavaScript, Matlab และรู้ C ++ เล็กน้อย

ฉันมีปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิทยานิพนธ์ของฉันเกี่ยวกับการทำนายอนุกรมเวลาโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

หนังสือการเรียนรู้ด้วยมือบนเครื่องด้วย Scikit และ Tensorflowนั้นมีประโยชน์อย่างมากจากมุมมองเชิงปฏิบัติ มันวางสิ่งต่าง ๆ อย่างชัดเจนโดยไม่มีทฤษฎีและคณิตศาสตร์ ฉันขอแนะนำอย่างยิ่ง

ในทางกลับกันหนังสือของ Ian Goodfellow ก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน ที่นั่นคุณจะพบคำอธิบายทางทฤษฎีแล้วมันจะทำให้คุณมีความรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเริ่มต้นที่ต่ำต้อยของสนามจนถึงปัจจุบัน

อีกอย่างที่คนอื่น ๆ แนะนำก็คือDeep Learning with Pythonโดย Chollet ฉันหลงระเริงอ่านหนังสือเล่มนี้ แน่นอนมันเขียนได้ดีมากและอีกครั้งมันสอนเทคนิคและแนวคิดที่คุณแทบจะไม่เข้าใจจากบทเรียนและหลักสูตรออนไลน์

นอกจากนี้ฉันเห็นว่าคุณคุ้นเคยกับ Matlab ดังนั้นบางทีคุณอาจเรียนวิชาสถิติ / ความน่าจะเป็นมิฉะนั้นสิ่งเหล่านี้จะทำให้คุณสับสนเล็กน้อย

หากคุณต้องการการเริ่มต้นที่ดีและมั่นคงสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกฉันจะเริ่มต้นด้วยหนังสือที่ชื่อว่า "การเรียนรู้ลึก" อย่างเหมาะสมโดย Ian Goodfellow และคณะ หลังจากนั้นคุณจะมีฐานที่ดีที่คุณสามารถใช้จ่ายโดยบทเรียนที่หลากหลายบทความและหลักสูตรออนไลน์

อย่างไรก็ตามฉันจะเพิ่มก่อนที่จะทำเช่นนั้นคุณควรเข้าเรียน "การเรียนรู้ด้วยเครื่อง" ขั้นพื้นฐาน (ควรมีให้ที่มหาวิทยาลัยของคุณ) หลายคนในทุกวันนี้ตรงไปที่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการนำโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้เพราะมันค่อนข้างง่าย แต่พวกเขาขาดความเข้าใจในการปรับปรุงหรือใช้มันให้เต็มศักยภาพ

ตามที่แนะนำอื่น ๆ เป็นทรัพยากรที่ดีมาก หากคุณต้องการความรู้เชิงลึกฉันจะแนะนำหลักสูตรโดยAndrew Ngในหลักสูตร มันครอบคลุมความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับพื้นฐานของ ML และหากคุณสับสนว่าคุณเริ่มต้นด้วย AI, ML หรือการเรียนรู้ลึกคุณสามารถติดตามลิงก์บล็อกในโปรไฟล์ของฉันฉันเพิ่งโพสต์ว่าจะไปกับเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างไร

PS: ฉันไม่ได้โฆษณาที่นี่บล็อกของฉัน ฉันแค่ช่วย หากคุณต้องการติดตามคุณอาจติดตามเป็นอย่างอื่นเพียงไปที่ Andrew Ng

ฉันขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยCrash Course ของ Google ใน MLหากคุณต้องการกลับไปสู่พื้นฐาน จากนั้นผมก็ขอแนะนำให้ทำตามfast.ai ของ ML และ DL บทเรียน สำหรับการอ่านฉันขอแนะนำการเรียนรู้เครื่องโดย Alex Smola และ SVN Vishwanathan ขอให้มีความสุขมาก ๆ ในวันนี้!

ฉันขอแนะนำให้คุณอ่านหนังสือเล่มใหญ่เล่มนี้: การเรียนรู้ด้วยเครื่องด้วย Scikit และ Tensorflow โครงข่ายประสาทเทียมนำเสนอโดยสังเขปในบทที่ 9 และ 10 มีตัวอย่างมากมายให้คุณฝึกฝน เพื่อให้เข้าใจสคริปต์ตัวอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพคุณควรมีพื้นฐานของการเขียนโปรแกรม Python ขอให้มีความสุขมาก ๆ ในวันนี้!

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Python โดยFrançois Chollet เป็นการแนะนำระดับสูงในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยผู้เขียนของ Keras

เพื่อเพิ่มการอ้างอิงข้างต้น (deeplearningbook โดย Goodfellow et al. เป็นสิ่งที่จำเป็นถ้าคุณต้องการเจาะลึกเข้าไปในหัวเรื่อง) หนังสือบนมือที่ยอดเยี่ยมคือการดำน้ำในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งที่ให้วิธีการที่ทันสมัย ​​(วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ , NLP) โดยใช้ gluon API (mxnet framework ดูเพิ่มเติมที่ dope แบบตรง ) ฉันขอแนะนำทรัพยากรในซอฟต์แวร์ pytorch ( แบบฝึกหัด )

มีเว็บไซต์ที่ดีมากมายสำหรับการเรียนรู้ด้วยตนเอง ต่อไปนี้เป็น 2 ตัวอย่าง:

https://machinelearningmastery.com/start-here/#deeplearning

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/introduction-neural-networks-deep-learning/

สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแง่มุมที่ใช้งานได้จริงอาจจะน้อยกว่าสำหรับพื้นฐานทางทฤษฎี