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

43

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.

neural-networks deep-learning references natural-language computer-vision HIGGINS
источник
2
Я попытался отредактировать текст, чтобы сделать его более разумным, не стесняйтесь вносить изменения в мои правки, если вы чувствуете, что они изменили что-то таким образом, который вам не нравится.
Серебряная
Это не очевидно, что вы спрашиваете. Пожалуйста, четко опишите, что вы надеетесь узнать у респондентов.
Майк Хантер
youtube.com/channel/UC0z_jCi0XWqI8awUuQRFnyw очень рекомендую этот курс профессора Оксфордского университета
Джо Половина
Моя первоначальная цель состоит в том, чтобы изучить основы ANN и освоить одну или две модели для создания некоторых инструментов интеллектуального анализа текста, таких как PoS Tagging или Sentiment Analysis. Как только я получу небольшую глубину, я верю, что могу двигаться самостоятельно.
HIGGINS

Ответы:

34

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
Даллас Кард
источник
Начнем с рекурсивной нейронной сети wildml.com/2015/09/...
user3916597
Читайте о том, как это работает. Затем переходите к нерекурсивным сетям и коду обратного распространения для каждого.
user3916597
2
Можете ли вы предоставить авторов и названия для всего, на что вы ссылаетесь, чтобы ваш ответ стал доступным для поиска и оставался полезным, даже если некоторые ссылки не работают?
говорит амеба, восстанови Монику
17

Основные ссылки:

Курсы по глубокому обучению:

НЛП-ориентированные:

Vision-ориентированные:

Учебные пособия для конкретного инструментария:

оборота Франк Дернонкур
источник
6

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.

arj
источник
2
Добро пожаловать на сайт. В настоящее время это больше комментарий, чем ответ. Вы можете расширить его, возможно, предоставив сводную информацию по ссылке, или мы можем преобразовать ее в комментарий для вас.
gung - Восстановить Монику
2
Потенциально это выглядит как полезный ответ, но он немного двусмысленный: что это за «показания», на которые вы ссылаетесь? К какой из двух ссылок относятся ваши комментарии?
whuber
Спасибо всем за ваши усилия и время. Надеюсь, я смогу уважать это, хорошо учась
HIGGINS
1

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.

Восстановить Монику
источник
0

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

Герман Альфаро
источник