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e844ec38
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4月 28, 2018
作者:
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Aston Zhang
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这个项目是我们尝试构建的一个有关深度学习的新型教育资源。我们的目标,是利用 Jupyter notebooks 的优势,将文字、图片、公式、以及(非常重要的)代码呈现在一起。如果这个尝试能够成功,其成果将会是一个极好的资源,它既是一本书、同时也是课程材料、现场教学的补充,甚至有剽窃价值的代码库(此处附上我们的“祝福”)。据我们所了解的,目前仅有很少的资源旨在教授(1)全方位有关现代机器学习的概念,或(2)一本引人入胜的教科书并搭配可运行的代码。相信这次尝试最终能够告诉我们,这种空白是否情有可原。
这些年机器学习社区和生态圈进入一个令人费解的状态。二十一世纪早期的时候虽然只有少数一些问题被攻克了,但当时我们自认为理解了这些模型运行的
**方式**
及
**原因**
(以及不少的坑)。对比现在,机器学习系统已经非常强大,但却留下一个巨大问题:为什么它们如此有效?
这些年机器学习社区和生态圈进入一个令人费解的状态。二十一世纪早期的时候虽然只有少数一些问题被攻克了,但当时我们自认为理解了这些模型运行的
方式及原因
(以及不少的坑)。对比现在,机器学习系统已经非常强大,但却留下一个巨大问题:为什么它们如此有效?
这个新世界提供了巨大的机会,同时也带来了浮躁的投机。现在研究预印本被标题党和肤浅的内容充斥,人工智能创业公司只需要几个演示就能获得巨大的估值,朋友圈也被不懂技术的营销人员写的小白文刷屏。这的确是个看似混乱、充斥着快钱和宽松标准的时代。
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这套深度学习教程将为大家呈现以下独特的学习体验。
### 易用高效的
``MXNet``
### 易用高效的
MXNet
我们将使用
``MXNet``
作为这套教程所使用的深度学习库,并重点介绍全新的高层抽象包
``gluon``
。我们选用
``MXNet``
是因为它兼具易用和高效的优点。无论对研究者还是对工程师而言,无论是在科研机构还是在工业界,工具的易用与高效将从各个方面显著提升生产效率。
我们将使用
MXNet作为这套教程所使用的深度学习库,并重点介绍全新的高层抽象包Gluon。我们选用MXNet
是因为它兼具易用和高效的优点。无论对研究者还是对工程师而言,无论是在科研机构还是在工业界,工具的易用与高效将从各个方面显著提升生产效率。
### 双轨学习法
在介绍大多数机器学习模型时,我们既会教授大家如何从零开始实现模型,也会教授大家如何使用高层抽象包
``gluon``
实现模型。从零开始实现模型有助大家深入理解深度学习底层设计。使用高层抽象包
``gluon``
将把大家从繁琐的模型模块设计与实现中解放出来。
在介绍大多数机器学习模型时,我们既会教授大家如何从零开始实现模型,也会教授大家如何使用高层抽象包
Gluon实现模型。从零开始实现模型有助大家深入理解深度学习底层设计。使用高层抽象包Gluon
将把大家从繁琐的模型模块设计与实现中解放出来。
### 通过动手来学习
许多教科书在介绍深度学习时,都极尽所能地呈现所有细节。例如Chris Bishop的经典教材,
[
《模式识别和机器学习》
](
https://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Information-Statistics/dp/0387310738
)
,将每个课题都讲解得极为详细,以致于阅读至线性回归的一章就需要巨大的工作量。当我(Zack)首次接触机器学习时,便发现这种讲解方法并不适合作为一本入门读物。而多年后重读它时,我热爱它精确而缜密的讲解,但仍不认为这是一本初次学习时应该使用的教材。
我们坚信,学习深度学习的最好方式就是
**动手实现深度学习模型**
。
我们坚信,学习深度学习的最好方式就是
动手实现深度学习模型
。
游戏之所以好玩,是因为游戏给玩家提供了及时反馈:提高属性立即就可以虐怪、打个怪立即就可以升经验值、捡个包裹立即就多了装备。学习之所以枯燥,是因为很多时候我们并没有在学习过程中获得及时反馈。
...
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