Deep Learning Tutorial 深度學習教程翻譯

國內互聯網上關于deeplearning.net上的Deep Learning Tutorial的翻譯有很多,但很零散,并且沒有人有效地把這些組織起來,本文對這些進行了整理,帶有>前往的都是已經找到的對應的翻譯文章,有些是我自己寫的,其他一些還沒有的,我會自己補充上。

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Machine Learning for AI an introduction to Deep Learning algorithms

Learning Deep Architectures for AI (Foundations & Trends in Machine Learning, 2009).

Theano basic tutorial

正式教程

準備工作 –?它介紹了符號,本教程中使用的數據集(可下載),以及對隨機梯度下降法所做的優化。?> 前往

純監督學習算法,按順序閱讀:

  1. Logistic Regression – 簡單使用Theano?> 前往
  2. Multilayer perceptron – 介紹layer?>前往
  3. Deep Convolutional Network – LeNet5的簡化版本?>前往

無監督和半監督學習算法,閱讀順序無要求:(自編碼器與RBM/DBN議題相互獨立):

  • Auto Encoders, Denoising Autoencoders, 自編碼器,去噪自編碼器 – 自編碼器描述 >前往
  • Stacked Denoising Auto-Encoders,堆棧式自編碼器 – 進行深度網絡無監督預訓練的簡單步驟 >前往
  • Restricted Boltzmann Machines,受限玻爾茲曼機 -單層生成式RBM模型
  • Deep Belief Networks – 深度信念網絡 -先進行棧式RBMs的無監督生成式預訓練再進行有監督微調

面向mcRBM模型構建, 關于從能量模型采樣的新教程:

  • HMC Sampling,混合蒙特卡羅采樣 -混合(又名漢密爾頓)蒙特卡洛采樣 scan()

面向收縮自編碼器的構建教程, 目前已經有了代碼:

  • Contractive auto-encoders code,收縮自編碼器代碼 – 代碼中有基礎文檔

帶有詞語嵌入和上下文窗口的Recurrent neural networks

  • Semantic Parsing of Speech using Recurrent Net

用于語義分析的LSTM:

  • LSTM network

基于能量的recurrent neural network (RNN-RBM)

  • Modeling and generating sequences of polyphonic music,和弦音樂序列的建模與生成
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