Références de réseaux de neurones (manuels, cours en ligne) pour débutants

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Je veux apprendre les réseaux de neurones. Je suis un linguiste informatisé. Je connais des méthodes d’apprentissage statistique et peut coder en Python.

Je cherche à commencer avec ses concepts et à connaître un ou deux modèles populaires qui pourraient être utiles du point de vue de la linguistique computationnelle.

J'ai navigué sur le Web à titre de référence et j'ai trouvé quelques livres et matériels.

  • Ripley, Brian D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge

  • Bishop, CM (1995) Réseaux de neurones pour la reconnaissance de formes, Oxford: Oxford University Press.

  • des liens, comme cette thèse , ces notes de cours (département de psychologie de l'Université de Toronto), ces notes de cours (université du Wisconsin Computer Science) et ce diaporama (recherche Facebook).

Les cours de Coursera sont généralement agréables, si quelqu'un sait quelque chose d'important d'eux. Je préfère les matériaux avec un langage lucide et de nombreux exemples.

HIGGINS
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J'ai essayé de modifier le texte pour le rendre plus raisonnable. N'hésitez pas à modifier mes modifications si vous estimez qu'elles ont changé quelque chose d'une manière qui ne vous plait pas.
Silverfish
Ce que vous demandez n'est pas évident. Veuillez expliquer ce que vous espérez apprendre des répondants au CV.
Mike Hunter
youtube.com/channel/UC0z_jCi0XWqI8awUuQRFnyw recommande vivement ce cours de professeur de l'université d'Oxford
Joe Half Face,
Mon objectif initial est d'apprendre les bases de la technologie ANN et de maîtriser un ou deux modèles pour créer des outils d'exploration de texte, tels que le marquage PoS ou l'analyse de sentiment. Une fois que je reçois un peu de profondeur, je crois que je peux me déplacer seul.
HIGGINS

Réponses:

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Tu es chanceux! Il existe un nombre incroyable de ressources disponibles pour le moment. En particulier, vous pourriez regarder:

  • un cours Coursera bientôt
  • un manuel en ligne récemment publié par certains des leaders du domaine (Goodfellow, Bengio et Courville)
  • ces notes de cours et cet aperçu , qui sont davantage orientés vers le traitement du langage naturel
  • un ensemble de billets de blog avec de belles visualisations par Chris Olah
  • deux boîtes à outils bien pris en charge avec des interfaces python et des didacticiels en ligne: tensorflow et Theano
3 tours
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Commencez avec un réseau de neurones récursif wildml.com/2015/09/…
user3916597
Lisez comment cela fonctionne. Passez ensuite aux réseaux non récursifs et au code de recherche de la propogation inverse pour chacun.
user3916597
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Pouvez-vous fournir des auteurs et des titres pour tout ce que vous citez, afin que votre réponse devienne interrogeable et reste utile même si certains des liens disparaissent?
amibe dit de réintégrer Monica
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Principales références:

Cours sur l'apprentissage en profondeur:

Orienté vers la PNL:

Axé sur la vision:

Tutoriels spécifiques à la boîte à outils:

Franck Dernoncourt
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http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Cela a été mes ressources préférées. Commencé avec le cours d’apprentissage automatique de Stanford, mais préfère lire plutôt que les cours magistraux. Surtout parce que les lectures sont basées sur des exemples.

moins
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Bienvenue sur le site. Pour le moment, il s’agit plus d’un commentaire que d’une réponse. Vous pouvez l'élargir, peut-être en donnant un résumé des informations sur le lien, ou nous pouvons le convertir en un commentaire pour vous.
gung - Rétablir Monica
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Cela pourrait être une réponse utile, mais un peu ambigu: à quelles "lectures" faites-vous référence? À quels liens ces commentaires s'appliquent-ils?
whuber
Merci à tous pour vos bons efforts et votre temps. J'espère que je peux le respecter en apprenant bien.
HIGGINS
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Les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur constituent un point de départ accessible .

Neural Networks and Deep Learning est un livre en ligne gratuit. Le livre va vous apprendre sur:

Les réseaux de neurones, un beau paradigme de programmation d’inspiration biologique qui permet à un ordinateur d’apprendre à partir de données d’observation. L’apprentissage en profondeur, un ensemble puissant de techniques d’apprentissage dans les réseaux de neurones Les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur offrent actuellement les meilleures solutions à reconnaissance et traitement du langage naturel. Ce livre vous apprendra nombre des concepts fondamentaux des réseaux de neurones et de l'apprentissage en profondeur.

Rétablir Monica
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