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《深度学习 500 问》已更新,GitHub 标星 2.6W

来源:Datawhale

几个月前,红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目,名为:DeepLearning-500-questions,中文译名:深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式,收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。

该热门项目一直在不断更新,作者本着开源精神,不断有新的贡献者在完善项目。如今,全书已达 50 余万字,分为 18 个章节。

首先,直接放上项目地址:

github.com/scutan90/De…

目前该项目已有 2.6w stars 了!只要是内容都是干货,超全!

下面,我们来看一看该项目有哪些硬核干货吧!

全书目录

该项目更确切地说是一本深度学习面试手册,500 问,非常详细。全书共分为 18 章,近 50 万字,目录如下:

  • 数学基础

  • 机器学习基础

  • 深度学习基础

  • 经典网络

  • 卷积神经网络(CNN)

  • 循环神经网络(RNN)

  • 生成对抗网络(GAN)

  • 目标检测

  • 图像分割

  • 强化学习

  • 迁移学习

  • 网络搭建及训练

  • 优化算法

  • 超参数调试

  • GPU 和框架选型

  • 自然语言处理(NLP)

  • 模型压缩、加速及移动端部署

  • 后端架构选型、离线及实时计算

主要内容

全书内容非常丰富,持续更新和完善中。下面我们列举一些知识点给读者一睹为快!

1. 各种常见算法(第 2 章)

日常使用机器学习的任务中,我们经常会遇见各种算法,如下图所示。

2. 支持向量机(第 2 章)

支持向量:在求解的过程中,会发现只根据部分数据就可以确定分类器,这些数据称为支持向量。

支持向量机(Support Vector Machine,SVM):其含义是通过支持向量运算的分类器。

在一个二维环境中,其中点R,S,G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量,它们可以决定分类器,即黑线的具体参数。

支持向量机是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是边界最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。

3. 常用的神经网络结构(第 3 章)

下图包含了大部分常用的模型:

4. 多分类 Softmax(第 3 章)

下图包含了 Softmax 层的详细过程和推导:

5. 经典网络结构(第 4 章)

本章主要介绍几个具有代表性的神经网络模型。

LeNet-5

LeNet-5 模型是 Yann LeCun 于 1998 年提出来的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据中,它的准确率达到大约 99.2%。典型的 LeNet-5 结构包含卷积层、池化层和全连接层,顺序一般是:卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->全连接层->输出层。

同时给出了 LeNet-5 的网络参数配置:

AlexNet

AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 可以直接对彩色的大图片进行处理,对于传统的机器学习分类算法而言,它的性能相当的出色。AlexNet 是由 5 个卷积层和 3 个全连接层组成,顺序一般是:卷积层->池化层->卷积层->池化层->卷积层->卷积层->卷积层->池化层->全连接层->全连接层->输出层。

AlexNet 的网络参数配置:

6. 全连接、局部连接、全卷积与局部卷积(第 5 章)

全连接、局部连接、全卷积与局部卷积的对比和解释如下:

评价

整个项目包含的内容非常多,这里就不再赘述。干货很硬,大家不要错过了这份资源。

总的来说,这份资源不是一本深度学习的系统教材,而是一份完整的、详细的深度学习知识点精炼手册。对于面试、自我测验来说非常有帮助!一句话:硬核干货,值得收藏!

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