深度学习

Python 程序员深度学习的“四大名著”： 这四本书着实很不错！我们都知道现在机器学习、深度学习的资料太多了，面对海量资源，往往陷入到“无从下手”的困惑出境。而且并非所有的书籍都是优质资源，浪费大量的时间是得不偿失的。给大家推荐这几本好书并做简单介绍。 获得方式： 1.扫码关注 “涛哥聊python” 公众号 2.后台回复关键词： 4books 注： 此处建议复制，不然容易打错 ▲长按扫描关注，回复 4books 即可获取 1. 《Deep Learning with Python》 推荐指数：★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评，因为是 Keras 作者写的书，所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现，从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但也承载着很多作者对深度学习整体性的思考。这是一本偏实战的书，教你使用 Keras 快速实现深度学习经典项目。看完这本书，基本能对 Keras 和深度学习实战有比较初步的掌握了。 本书源码 GitHub 地址： https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks 2. 《Python Machine Learning》 推荐指数：★★★☆☆ 本书使用了 Scikit-Learn 和 TensorFlow，分别讲解机器学习和深度学习

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为“AI深度学习”。内容主要参考《Deep Learning》中文版。 $X$表示训练集的设计矩阵，其大小为m行n列，m表示训练集的大小(size)，n表示特征的个数； $W$表示权重矩阵，其大小是n行k列，n为输入特征的个数，k为输出(特征)的个数； $\boldsymbol{y}$表示训练集对应标签，其大小为m行，m表示训练集的大小(size)； $\boldsymbol{y’}$表示将测试向量$x$输入后得到的测试结果； 几个概念 深度学习 如果想让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念，我们可能需要一个深的(层次很多的)计算图，这种方法叫做 AI深度学习 。典型例子是 前馈神经网络 和 多层感知机(multilayer perceptron, MLP) 。 神经网络的 深度 的度量： 计算图的深度(计算层次) 概念图的深度(模型层次) 深度学习、机器学习与AI的关系如图： 表示学习 机器学习 需要特征集，但我们很难知道应提取什么特征。如：我们想识别出图片中是否有汽车，想到用车轮是否存在作为一个特征，但如何根据像素值去描述什么是车轮呢？这就需要 表示学习 。 表示学习 可帮助发现很好的特征集。 自编码器 表示学习 的典例是 自编码器 (autoencoder)。它希望： 输入数据$X$和输出数据$X’$尽可能保持一致；

目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。 可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。 目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。 那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。 而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 今天，给大家推荐一些资料，有 论文、知识图谱。 7份经典学术论文 这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。 这7份论文资料，100p以上的内容体量。 建议收藏学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05 visualzing 06 resnet 07 yolo4 目前， 2000+ 的看过这个论文资料的同学都顺利成为各公司算法工程师。大家扫码添即可领取

这是行哥之前面试Python工作时候的复盘题目总结，从 Python基础知识、到正则表达式、网络基础、数据库、Linux进行归纳解答， 非常全面 ， 同时制作成了32页pdf面试手册，截图如下 领取方式： 需要的话可以长按扫码关注行哥的公众号【一行数据】，发消息 [面试]，即可领取 长按扫码， 发消息 [ 面试 ]，即可领取 长按扫码关注 同时也分享下行哥之前学习 Python 时候的学习资料，从 Python 基础语法、到 web 开发、数据爬虫、数据分析、机器学习、深度学习、量化分析统统都有，该手册是 HTML 版本，左侧是目录，可以点击，右侧是对目录知识点的讲解，非常适合 python 学习者，对某些知识点不熟悉的话，将页面保存到浏览器书签，可以快速在没网的情况下查找知识点，总计有 200 多页！ 长按扫码， 发消息 [ 面试手册 ]，即可领取 长按扫码关注 Python 知识手册 Linux 知识手册 网络编程、正则、mysql 知识手册 爬虫查询手册 数据分析知识手册： 机器学习知识手册： 深度学习知识手册： 金融量化知识手册： 资料领取： 扫码后台回复： 学习手册 ，即可获取电子版 当然后台回复还有 “赚钱” ， ”python“ 等学习大礼包等领取哦 长按扫码关注 本文分享自微信公众号 - 机器学习算法与Python实战（tjxj666）。 如有侵权，请联系

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往期下载 下载！5000 页 Java 技术栈 PDF 手册 下载！343页经典书籍《算法之道（第二版）》 下载！《手把手AI项目》手册 下载！国外优质书籍《数字图像处理》电子版 下载！《机器学习基础》第二版正式开放下载 下载！《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》中文版（附随书代码+pdf） 下载！微软出品的最新 Kubernetes 学习指南 3.0 中文开源！《Python数据科学》PDF下载 下载！闲鱼最新升级版 Flutter 技术电子书！ 下载！Springer 面向公众开放数据挖掘、编程、机器学习、数学、深度学习、数据科学等 65本电子书籍 下载！Python 密码学入门书籍 下载！《Java 编程思想》中文版！ 2020最新版《神经网络与深度学习》中文版 pdf 开放下载 下载！Python 初学者经典教材 PDF课件下载！《用Python玩转数据》 下载！81 页计算机视觉学习指南 经典！《MySQL性能调优手册》高清电子版，限时 3 天免费下载 PDF下载！《数据结构与算法Python版》 下载！《工业智能白皮书》 下载！PyTorch中文版官方教程 InfoQ电子书下载：《前端面试指南》 《统计机器学习与凸优化》教程 PPT 下载 泰山版！Java开发手册开放下载 Pandas官方文档中文版下载、图形深度学习 PPT 下载 200页

向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列的书也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而其具体的问题又大致可以分为两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。 Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者，想知道如何高效实现机器学习算法的程序员

推荐系统实战之 特征工程 前言 本次特征工程任务我主要从理论出发，加强对推荐系统的特征工程的了解。本文主要参考了王喆大佬的《深度学习推荐系统》，将从推荐系统的视角出发，结合本次 新闻推荐比赛 的实际案例，探讨推荐系统的特征工程。 数据决定了机器学习模型的上限，特征则是对数据的表达，特征工程就是利用工程化的方法寻找对数据更好的表达。在推荐系统中，数据分为用户信息、物品信息和场景信息。推荐系统的特征工程就是利用工程手段从“用户信息”“物品信息”“场景信息”中提取特征的过程。 构建推荐系统特征工程的原则 由于用户的行为数据是原始的，是具体的，要从中抽取出某种数学形式的特征，就涉及到信息的损失。另一方面，用户的行为数据中又有很多冗余的、无用的信息，这些信息都考虑进来会损害模型的泛化能力。因此，构建推荐系统特征工程的原则是： 尽可能地让特征工程抽取出的一组特征能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有有用信息，尽量摒弃冗余信息 在本次新闻推荐场景中，从我的角度考虑对我重要的新闻有： 对新闻的类型偏好（如科技、旅游、非娱乐） 新闻的热门程度（如抗疫、时事） 新闻相关程度（如嫦娥5号系列报道） 新闻发出的时间（大多新闻都会在饭点看） 看是由哪个订阅号发的新闻（保证权威性及类型偏好） 看新闻时的状态（烦躁时会看些有趣的） 将这些要素转换成特征，基于本次新闻推荐多路召回后的数据，即（用户，新闻

点击上方“ 迈微电子研发社 ”，选择“ 星标★ ”公众号 重磅干货，第一时间送达 前言 注意力（Attention）机制[2]由Bengio团队与2014年提出并在近年广泛的应用在深度学习中的各个领域，例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野，或者NLP中用于定位关键token或者特征。谷歌团队近期提出的用于生成词向量的BERT[3]算法在NLP的11项任务中取得了效果的大幅提升，堪称2018年深度学习领域最振奋人心的消息。而BERT算法的最重要的部分便是本文中提出的Transformer的概念。 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络可以通过堆叠Transformer的形式进行搭建，作者的实验是通过搭建编码器和解码器各6层，总共12层的Encoder-Decoder，并在机器翻译中取得了BLEU值得新高。 作者采用Attention机制的原因是考虑到RNN（或者LSTM，GRU等）的计算限制为是顺序的，也就是说RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算，这种机制带来了两个问题： 时间片 的计算依赖

点击关注上方 “ AI深度视线 ”，并“ 星标 ”公号 技术硬文，第一时间送达！ AI视线 来源知乎：咫尺小厘米 https://zhuanlan.zhihu.com/p/153329513 1. self-attention代替了cnn和rnn很厉害 2. 人感觉李宏毅老师的视频也讲得挺清楚的， https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=23 原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762v5 官方开源代码：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 1. 摘要 The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. 目前占据主导的序列转换模型主要基于复杂的递归或卷积神经网络，包括编码器和解码器