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深度学习系列最全资料总结

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「说明：本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！」

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😊 初学者学习资料推荐：

1️⃣ 「深度学习知识点全面总结:」 link

2️⃣ 「机器学习知识点全面总结:」 link

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一、深度学习概念

1.深度学习定义

深度学习定义：一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归 深度学习分类： 有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；
无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。

2.深度学习应用

图像处理领域主要应用

图像分类(物体识别)：整幅图像的分类或识别 物体检测：检测图像中物体的位置进而识别物体 图像分割：对图像中的特定物体按边缘进行分割 图像回归：预测图像中物体组成部分的坐标

语音识别领域主要应用

语音识别：将语音识别为文字 声纹识别：识别是哪个人的声音 语音合成：根据文字合成特定人的语音

自然语言处理领域主要应用

语言模型：根据之前词预测下一个单词。 情感分析：分析文本体现的情感(正负向、正负中或多态度类型)。 神经机器翻译：基于统计语言模型的多语种互译。 神经自动摘要：根据文本自动生成摘要。 机器阅读理解：通过阅读文本回答问题、完成选择题或完型填空。 自然语言推理：根据一句话(前提)推理出另一句话(结论)。

综合应用

图像描述：根据图像给出图像的描述句子 可视问答：根据图像或视频回答问题 图像生成：根据文本描述生成图像 视频生成：根据故事自动生成视频

二、资料总结

1.机器学习算法

2. 手写机器学习笔记 github

3. 机器学习算法公式推导以及numpy实现 github

4. 人工智能相关术语 link

5. 周志华《机器学习》手推笔记 github

6. 机器学习算法 基于西瓜书以及《统计学习方法》 github

2.算法比赛相关

0. 数据挖掘比赛笔记总结 link
1. 算法竞赛笔记 github
2. 算法模型调优指南 link
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4. 数据竞赛优胜解集锦 github
5. 特征工程小锦囊 github

3.算法岗面试相关

0. 算法岗工作总结 github
1. 人工智能实战面试学习路线图 Ai-Learn
2. 百面机器学习之模型评估 link
3. 面向机器学习的特征工程 github
4. 深度学习500问 github
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6. 计算机视觉知识点总结 link
7. 深度学习CV领域最瞩目的成果 link
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