Re: [請益] deep learning怎麼學習？

看板Soft_Job作者 (800IM)時間6年前 (2017/07/30 00:11), 6年前編輯推噓5(5推 0噓 13→)
留言18則, 10人參與, 最新討論串2/3 (看更多)
※ 引述《beaprayguy (小羊快跑啊)》之銘言： : 最近被deepmind的AI震驚 : AI最核心部分是deep learning : 閱讀文獻得知，deep learning : 是透過artificial neural network : 透過一層一層neuron堆疊，得到一個output : 若想自學要從哪一方面進入，若相關職缺基礎門檻是什麼。 你好，想要入手 DL，建議先從感知機(perceptron)入手。 感知機是所有類神經網路的單細胞，先讀懂這個才不會覺得門檻太高。 反過來說，連這個讀不懂，那就要再審慎評估自己適不適合機器學習？ perceptron 是最基本的線性機器學習模型，所有機器學習的課本都會講到， 包括田神的書。不過田神的書比較難讀啦，有很多嚴謹的證明。 我自己是從 pattern recognition 入門機器學習的。 實踐是檢驗的最好方法，找一個能一刀畫開的兩類 2D dataset， 你的目標就是找程式自動將他們劃開，這也是機器學習的目標。 逼自己忍住工具的誘惑，不用任何函式庫，用你最熟悉的程式語言自行硬幹 perceptron。 讀理論、實作、讀理論、修改實作、讀理論、再修改實作、讀理論、再繼續修改實作， 如此不斷循環，直到你的 perceptron 程式可以自動找出一類一邊的正確直線為止， 恭喜你！取得了搞懂類神經網路的第一個里程碑！ 接下來就推廣到 MLP 以及如何用 back-propagation 收斂，搞懂了就不怕類神經網路， 不過那又是另外一個坑了.. --- 阿？那要什麼時候才可以開始學習 Deep Learning 呢？ 等你發現傳統 MLP 層數加多也沒什麼屁用的時候，那就是學習 DL 的開始惹。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.52.77 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1501344683.A.644.html ※ 編輯: deo2000 (36.233.52.77), 07/30/2017 00:22:24
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07/30 00:27, , 1F
林的書跟國外同等級的課比起來 算很平易近人了 每章後面的
07/30 00:27, 1F
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07/30 00:27, , 2F
習題倒比較有水準
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而且NN是放在e-Appendix 科科
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07/30 00:29, , 4F
e-Chapter 寫錯
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那本書出來的時候 NN 還沒有這麼紅，主角還是 SVM 與 cascade。 ※ 編輯: deo2000 (36.233.52.77), 07/30/2017 00:33:10
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07/30 00:49, , 5F
某些領域SVM還是很棒呢 NN有時提供的少量優勢 必須要用數
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十倍的training time去換 只能用來發paper
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你說的 NN 有用試圖平均 margin 嗎？ 我認為 NN 應該要用 Hinge Loss Function 才能和 SVM 公平比較 ※ 編輯: deo2000 (36.233.52.77), 07/30/2017 01:13:13
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07/30 02:55, , 7F
精確度高一些但時間多好幾倍算公平嗎?
07/30 02:55, 7F
推
07/30 03:22, , 8F
看他要時間還是正確性囉
07/30 03:22, 8F
推
07/30 10:22, , 9F
推個
07/30 10:22, 9F
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07/31 02:49, , 10F
哇靠你這篇寫得超排外的 看得懂的只有原本就懂的人
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07/31 02:49, , 11F
新手看了你的介紹馬上就會昏頭了
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我如果寫到大家都看得懂，那應該有 10 倍以上篇幅，都可以當成專欄文章了。 不是我不想寫，但是這樣的文章應該沒多少人有耐心看，直接 end...
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07/31 07:25, , 12F
有關鍵字，就好google
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07/31 07:26, , 13F
我覺得這篇讓我瞭解很多
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感謝回饋~ ※ 編輯: deo2000 (125.227.205.43), 07/31/2017 10:42:30
推
08/01 19:04, , 14F
看不太懂 但是得到很多關鍵字
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08/01 19:04, , 15F
謝謝你
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08/02 11:46, , 16F
dick learning
08/02 11:46, 16F
推
08/02 14:42, , 17F
PUSH
08/02 14:42, 17F
推
08/10 02:32, , 18F
這篇寫得不錯啊
08/10 02:32, 18F
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