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深度学习如何入门？

刚开始研究深度学习，发现网上各种资料真是太多了。不知道从何下手。现在在看《Python基础教程》、Peter harrington《机器学习实战》和李航的《统计学习方法》，计划下一步看LISA的Deep Learning Tutorial，这看很多人说还要看神经网络方面的内容，但感觉如果再看神经网络，这看啥资料比较好，这样一下上手就比较慢了。还是直接就看Deep Learning Tutorial，到时候缺啥补啥？请各位大牛指教指教多谢了

未来已来提问于 2018-03-02 10:23
2 个回答
  • 用户33737742018-03-05 13:33

    如果要深度学习，这门学科还要分的再细。从自己所在的领域缩窄知识面，才能做到专而精。当然，专业之外的东西也要了解，最好是限于对自己有用的东西。

  • kapoo pai2018-03-05 12:14

    最开始的时候我是翻看了《deep learning》那本书的目录，从目录来看深度学习的内容是从线性代数开始，到概率论，数值分析，机器学习算法等等。于是我的学习之路就是按这个流程下来的。首先看了3B1B的线性代数微积分视频，这一系列的视频做的非常好，建议需要捡起高数和线代的同志们去B站找找。然后就是看概率论，捡起基础。接着就看了些机器学习算法介绍的教学视频，计划看hiton的公开课，可是还没开始。然后就是tensorfliw的学习了。学习还在继续，估计离入门都还有点距离呢！

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