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2023/03/19阅读:8主题:全栈蓝

深度学习系列资料总结(一)

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深度学习系列最全资料总结

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!

😊 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

3️⃣ Pytorch学习笔记总结: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

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  2. 机器学习算法公式推导以及numpy实现 github

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  4. 周志华《机器学习》手推笔记 github

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2.算法比赛相关

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  3. 算法模型调优指南 link
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  5. 数据竞赛优胜解集锦 github
  6. 特征工程小锦囊 github

3.算法岗面试相关

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  3. 百面机器学习之模型评估 link
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  5. 深度学习500问 github
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  7. 计算机视觉知识点总结 link
  8. 深度学习CV领域最瞩目的成果 link
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