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深度学习相关笔记

背景

本身是已经工作多年的后端开发人员,Python基础是有的,写过不少爬虫和工具,另外大学时候学过一些机器学习相关的算法,不过已经丢掉了。

之前一时兴起研究了一下深度学习相关的知识,不过也是浅尝辄止,没有深入,也没有动手实际去搭建一些神经网络,只停留在理论阶段。

随着AlphaGo、FaceSwap、ChatGPT、AIGC等领域的突破,让人真切感受到深度学习的潜在价值,所以此次下定决心认证进入这个领域,最起码能够搭建模型投入到实际项目中,解决一些问题。

  • Image Generation/Translation:挺眼馋通过AIGC生成一些漂亮的插画,甚至能够给线稿自动上色,这无疑非常刺激我这个画渣。
  • Image Classification:以前爬虫爬取的几十万张动漫插画图片,还有收集的各种素材,手动分类整理实在太痛苦了,要是能训练个模型帮我自动分类就好了。
  • NLP/Speech:什么语素抽取,文本识别,工作上也会用到。百万调音师!好像生成萌萌的声音,这样就不用花那么多时间去练习伪音了

笔记记录

学习路径

  1. 数学基础:微积分、线性代数、概率论,帮助理解机器学习算法
  2. Python:语法知识,基础库,机器学习常用库NumpyPandasmatplotlibScikit-Learn,主流深度学习框架TensorFlowPyTorch
  3. 机器学习:主流机器学习算法,比如线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、PCA、聚类算法
  4. 深度学习常见模型:比如CNNRNNLSTMGAN
  5. 强化学习:介绍强化学习的简单原理和实例
  6. 实践项目:结合几个实际的项目来做比较完整的讲解
  7. 阅读论文:更深入的了解,前沿研究方向

学习安排

作为一个苦逼打工人,只能用业余时间来进行学习,比如通勤路上、午饭晚饭和周末等,工作日在上班路上或者休息期间主要以教材阅读,知识整理为主,周末的时候进行编码实践,一周腾出大概一半的业余时间放在上面。

以工作日有效投入时间1小时,周末投入7小时计算,每周有效投入时间12小时。有加班的话相应减少投入时间。

使用资料

主要包括一些书籍,github开源项目,开源库的官方文档等,还有一些在线课程。主要是两本书的阅读:《动手学深度学习》和《神经网络与深度学习》,其他资料暂时先不用。

  1. 书籍:《动手学深度学习》,跟着编码和实践
  2. 书籍:《神经网络与深度学习》邱锡鹏,文字版PDF,手机阅读
  3. 途中使用到的各种库,参阅官方网站
  4. 实战:https://paperswithcode.com/,后期进行论文阅读和代码实践
  5. 线上开源模型库: HuggingFaceModelScope

其他一些资料补充:

About

Deep Learning Note, DL Project

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