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.
Réponses:
Tu es chanceux! Il existe un nombre incroyable de ressources disponibles pour le moment. En particulier, vous pourriez regarder:
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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:
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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.
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https://coorsy.com/topics/artificial-neural-network/for-beginners
Vous pouvez explorer les cours en ligne de nombreux fournisseurs de cours ici. Aussi, je vous suggère de regarder les sujets connexes ici.
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Les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur constituent un point de départ accessible .
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Pour un apprentissage rapide, je choisirais:
Cette conférence de Deep Learning du grand enseignant-chercheur Nando de Freitas: https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/
Pour une compréhension pratique de la théorie de la programmation en Python, ce matériel de Andrej Karpathy: http://cs231n.github.io/
Et pour la PNL: https://arxiv.org/abs/1510.00726
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http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/
Cela donne une bonne orientation dans votre parcours d'apprentissage en profondeur.
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