【DL-CV】【深度學習-計算機視覺】系列簡介及入門推薦

<----後篇>【DL-CV】計算機視覺前置瞭解

閒了就要找事作，不能被四公主和NS誘惑。因此在搞完了爬蟲進入假期時，我繼續我斷了2個月深度學習，並瞄準了其中的一個分支——計算機視覺

系列簡介

爲了照顧不了解深度學習的小白，我仍是超級簡單地介紹一下深度學習吧

• 深度學習（deep learning）是機器學習方法的一種，通常指具備多層結構的網絡。深度學習能經過學習大量數據自動肯定須要提取的特徵信息，在圖像識別領域，甚至能自動獲取一些人類沒法想象的由顏色和邊緣等組合起來的特徵信息，所以深度學習在語音識別和圖像識別領域大放異彩。而隨着訓練數據愈來愈易得手，多種性能提高方法的出現，以及gpu等硬件的進步，深度學習也蓬勃發展，成爲了人工智能的一顆明星，近幾年人們常說的熱門詞都有他的身影。
• 深度學習的一種分類

是否是太棒了？素晴らしい

---

使用語言：python

新開系列名【DL-CV】即「深度學習-計算機視覺」的縮寫，本系列基於對斯坦福大學的cs231n課程學習理解，結合我的擴展的內容，由淺到深地介紹各類深度學習方法和視覺識別的實現並輔以必要的代碼。做爲我的學習記錄的同時分享本身的理解。可做爲學習，輔助學習，或複習的素材。

因爲是深度學習的一個分支，本系列會有很多基礎知識是重合的，就算對計算機視覺不感興趣也能從中學到一些深度學習通用知識。

前期學好枯燥的原理，後期才能更好的使用現有框架進行實現，作好心理準備

你須要

不一樣與以前真的零基礎開始的爬蟲系列，深度學習的入門對玩家提出了較高要求，腦殼空空就憑着一時興趣闖進來只會一臉懵逼（雖然腦殼不空也會看到懵逼），因此決定入門以前，請確保自身擁有如下知識/能力儲備：

• 高等數學與線性代數
• 熟悉numpy
• 毅力
• 自學能力

一般來講計算機系的學生大一就學完高數與線代了，再學個numpy就能夠勇闖惡魔城了，接下來就要靠毅力在這場煎熬中堅持下去。並且這個系列並不表明深度學習的所有，但願玩家能充分調動自學能力去吸取其餘大佬的精華，感覺深度學習的魅力。

我的推薦

對於從未接觸過深度學習的玩家我推薦3Blue1Brown的深度學習視頻（帶我入坑的），3個視頻加起來1小時左右用動畫的形式圍繞手寫識別簡單易懂地介紹了神經網絡，損失函數，反向傳播的原理，我的以爲做爲入坑前的預熱很是不錯。同時也推薦3Blue1Brown的其餘數學視頻（人家的數學秀到本身都以爲之前學的數學是一坨屎了）
Part1 Part2 Part3

固然還有該系列的素材視頻cs231n了，固然光看視頻是比較懵的，一是內容比較歸納，二是缺少代碼參考。建議配着課程筆記及課程做業食用，以獲取最佳體驗效果。食用順序：先看視頻知道個大概，再看筆記理解細節，最後動手實現。

除了以上的推薦外，一些相關書籍做爲輔助也是至關有益的，不論是厚厚的《深度學習》仍是薄薄的《圖解深度學習》等都是不錯的做品，資金充足的能夠購買實體，或者在這裏搜書名看看有沒有電子版。

最後仍是強調一下自學的重要性，深度學習及其分支都是一個大坑，知識量巨大，但願你們充分利用搜索引擎對已學知識點進行補充或解疑，觀摩大佬們的代碼，不要知足於這小小的系列