##Wunderlist
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2. Deep Learning Book(感谢北京大学张志华团队的翻译工作,中文版点击这里)
##一、记录深度学习例子:
名称 | 目录 |
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Caffe | [dir] |
TensorFlow | [dir] |
Theano | [dir] |
Keras | [dir] |
##二、记录历程点滴:
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掌握机器学习相关的概念及计算公式,包括有/无/半监督学习,强化学习,分类/回归/标注,聚类;训练集/验证集,交叉验证,测试集;数据预处理,正则化,归一化;损失函数,经验风险最小化,结构风险最小化,最优化算法;训练误差,泛化误差,欠拟合,过拟合;准确率,召回率,F1值,ROC和AUC;
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掌握机器学习主流的模型及其算法,包括有生成方法:朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型,判别方法:感知机、logistic回归、决策树、K近邻、支持向量机、提升方法、最大熵、条件随机场等;
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安装 numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost 等 python 包,实战项目:识别手写数字、画决策树、文本挖掘过滤垃圾邮件、情感倾向分析、波斯顿房价预测、基于协同过滤的推荐系统、图像分类等,上手 kaggle、KDD 比赛题或者阿里天池、滴滴Di-Tech、今日头条bytecup 比赛题;
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了解大数据相关的知识,包括有Flume、Kafka,Storm,Hadoop,Spark等,知道Hadoop基金下的项目(Cassandra、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等)的应用场景,特别地要知道分布式计算框架的原理,从 HDFS、MapReducer 到 Streaming;
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安装 spark-2.0.0-bin-hadoop2.7,掌握 Hadoop Shell命令,两种模式下运行 Spark 作业,了解 Spark SQL/Streaming/GraphX,掌握 Spark MLlib 写机器学习算法;
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深度学习相关的概念及计算公式,包括神经元模型、输入层、隐藏层、输出层、weight、bias、BP算法、目标函数(mean_squared_error、mean_absolute_percentage_error等)、激活函数(sigmoid、softmax、tanh、relu等)、优化算法(SGD、RMSprop、Adagrad、Adam等)、多层感知器、自动编码器、卷积神经网络CNN(卷积层Convolution2D、池化层MaxPooling2D)、递归神经网络RNN、LSTM、全连接网络等;
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安装深度学习框架 TensorFlow/Theano 或其它,掌握 tf 的张量、图、会话的用法,了解分布式/使用GPU的方法,动手写经典的项目,学会使用 Vgg 16/19 和 ResNet 的模型并运用到自己的项目中;
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安装更上层的深度学习库 Keras,更加快速、熟练的编写出各种种类的神经网络模型。
TODO:
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Autoencoder:
特点:1)数据相关的,2)有损的,3)从样本中自动学习的;
作用:1)数据去噪,2)进行可视化而降维;
类型:简单自编码器、稀疏自编码器、深度自编码器、卷积自编码器、序列到序列的自动编码器、变分自编码器; -
CNN:
LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet高级激活: LeakyReLU, PReLU, ELU, ParametricSoftplus, ThresholdedReLU, SReLU
卷积: Convolution1D, Convolution2D, AtrousConvolution2D, SeparableConvolution2D, Deconvolution2D, Convolution3D, UpSampling1D, UpSampling2D, UpSampling3D, ZeroPadding1D, ZeroPadding2D, ZeroPadding3D
内核: Dense, Activation, Dropout, SpatialDropout2D, SpatialDropout3D, Flatten, Reshape, Permute, RepeatVector, Merge, Highway, MaxoutDense
嵌入: Embedding
归一化: BatchNormalization
池化: MaxPooling1D, MaxPooling2D, MaxPooling3D, AveragePooling1D, AveragePooling2D, AveragePooling3D, GlobalMaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D
循环: SimpleRNN, LSTM, GRU
包装器:Bidirectional, TimeDistributed
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GAN:
http://datascienceassn.org/sites/default/files/Generative%20Adversarial%20Nets.pdf
https://github.com/255BITS/HyperGAN
##三、记录开源资料: ###机器学习相关 #####网站:
#####书籍:
- 统计学习方法、集体智慧编程、利用python进行数据分析、机器学习实战、机器学习西瓜书、Spark MLlib 机器学习
- 自然语言处理、计算广告、推荐系统、计算机视觉、大数据应用实践
#####课程:
###深度学习相关 #####网站:
- deeplearning.net 收藏夹必备,paper指南
- Neural Networks and Deep Learning
- UFLDL教程
#####书籍:
- DeepLearningBook 亚马逊预售12月出,等不及花40元打
#####课程:
Tips: ①Follow 业界大牛的 Twitter,比如 Geoffrey Hinton (Google AI团队)、Aymeric Damien (Facebook AI实验室)、Yoshua Bengio (蒙特利尔大学终身教授) 、Andrew Ng (斯坦福大学副教授)、Li Feifei、Andrej Karpathy 等,掌握大神们的最新研究进展; ②Reddit 上订阅一些主题如 /r/deeplearning,可以知道业界最新的新闻动态,还有一些 discussion 如 WAYR(what_are_you_reading) 可以交流。
##四、记录开发机
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自己的 MacBook Pro 一训练数据CPU升到200%
300就开始发热,甚至风扇开始转; -
偶然听朋友建议到 SuperVessel上试试,装了GPU下的TF,但是必须在规定的VPN下才能SSH;
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接下来转到 AWS,可以自己搭建应用了, 现在有两种虚拟机 g2.2xlarge(单块CPU,4G显存)和 g2.8xlarge(4块CPU,4G显存),都是CUDA的,
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阿里云HPC 和 Ucloud 现也有带 Tesla 的物理机了。用前者低配版的训练 neural-style,14分钟左右,
python neural_style.py --content content.jpg --styles style.jpg --output output.jpg --iteration 1000 --width 512
。用之前算一算数据量要付费多少,大了的话买虚拟机还不如自己搭一台工作站; -
等毕业了自己搭一台工作站吧...
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TPU是什么鬼
##五、记录集群部署
使用 git hook,配合 rsync,本地开发机一次提交代码,使集群间指定目录代码一致,节省每台机器都复制粘贴代码的操作;这样跑分布式训练时,只需要在每台机器上带参数来运行代码就可以了