小编： 深度学习是发展迅速的一个计算机科学和数学交叉的领域
深度学习是发展迅速的一个计算机科学和数学交叉的领域。它是更宽泛的机器学习领域一个相对新的分支。机器学习的目的是教计算机完成基于给定数据的各种任务。本教程是为那些知道一些数学，又懂一些编程语言，并想研究深度学习的人准备的。
你必须知道编程知识以便开发和测试深度学习模型。我们建议使用 Python 进行机器学习。这里需要用到科学计算的 NumPy / SciPy 库。
当你满足了这些预备条件时，我们有四个备选建议用来学习深度学习。你可以选择下列选项中的任何一个或几个。星星数量表示困难程度。
Hugo Larochelle 在 YouTube 上的课程视频（Hugo Larochelles video course）。虽然视频是在 2013 年录制的，但大部分内容仍然很新。视频详细地解释了神经网络背后的数学知识。附带幻灯片和相关材料。★★
Michael Nielsen 的网络书籍《神经网络和深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）是研究神经网络的最容易入门的书籍。它没有涵盖所有重要的主题，但包含直观解释和基本概念的代码实现。★
有许多软件框架为机器学习和深度学习提供了必要的函数、类和模块。我们建议在研究的早期阶段不要使用这些框架，而是从头开始实现基本算法。并且大多数课程都能足够详细地描述算法背后的数学，因而这些算法可以很容易从头实现。
Jupyter notebook 软件可以方便地交互编译 Python 代码。软件能很好地与流行的可视化库 matplotlib 集成。我们建议在这样的环境中实现算法。★
机器学习是基于数据训练计算机的一门艺术和科学。它是计算机科学和数学交叉的相对确定的领域，而深度学习只是它的一个很小的子领域。机器学习的概念和工具对于理解深度学习非常重要。
Larochelle 的课程，没有单独的通用机器学习的介绍性讲座，但是定义和解释了所有必要的概念。
大多数流行的机器学习算法都是在 Python 库 Scikit-learn 中实现的。从头开始实现这些算法助于理解机器学习的原理。
一个交互可视化的教程，介绍了神经网络的基础——显示简单的神经网络如何做线性回归 ★
Andrej Karpathy 的神经网络黑客教程讲述了如何在 Java 中实现反向传播。★
训练神经网络并不容易。有时根本不能学习（欠拟合/ underfitting），而有时能准确地学习你给算法的数据，但是算法学到的「知识」不能泛化到新的、没见过的数据（过拟合/ overfitting）。有许多方法来解决这些问题。
有许多框架提供标准算法，并针对现代硬件的良好性能进行了优化。这些框架中的大多数提供 Python 接口，除了著名的 Torch 是个例外（其需要 Lua）。一旦你知道如何实现基本的学习算法，现在是选择一个建模框架的时候了。
TensorFlow 是另一个低层级框架。它的架构类似于 Theano。它由谷歌大脑团队维护。
Lasagna 是一个建立在 Theano 之上的更高级框架。它提供了简单的函数，从而可以用少量代码创建大型网络。
如果你需要更多关于选择框架的建议，请参见斯坦福大学 CS231n 课程的第 12 讲。★★
卷积神经网络（「CNN」）是一种特殊的神经网络，它使用了一些妙技来更快、更好地学习。ConvNets 从根本上变革了计算机视觉，并且也被大量应用于语音识别和文本分类任务中。
图像核函数（Image Kernel）的视觉阐述——展示卷积过滤器（Convolutional Filters，也称为图像核函数）如何转换图像 ★
每一个重要框架都应用了卷积网络。通常理解用更高级库编写出来的代码更容易。
检测糖尿病视网膜病变——出自 Kaggle 糖尿病视网膜病变检测竞赛最佳选手的一篇博文。包含一个绝佳的数据增强案例。★★
使用深度学习进行的露脊鲸面部识别——作者在定位和分类过程中使用了不同的 ConvNets。内附代码及模型。★★
残差网络（Residual Net）的训练与考察——残差网络在图像分类方面表现不错。来自 Facebook 和 CornellTech 的两位研究人员在 Torch 中采用了这种网络 ★★★
ConvNets 实践——使用卷积网络方面的许多实用技巧包括：数据增强、迁移学习、卷积运算的快速实现 ★★
循环神经网络（RNN）是与序列一起使用的。通常用于语句分类（比如情感分析）和语音识别，但也用于文本生成，甚至图像生成。
循环神经网络的合理有效性——描述了 RNN 如何生成文本、数学论文和 C++ 代码 ★
自编码器是为无监督学习（例如数据未标记的情况）而设计的神经网络。可用它进行降维、预训练其他神经网络及数据生成等。以下资源还包括自编码器与图形模型的有趣混合体，称为变分自编码器（variational autoencoders），不过其数学基础是下一节的内容。
大多数的自编码器都很容易实现。我们建议你浏览完整案例前自己先试着实现一下。
概率图模型（PGM）在统计学与机器学习的交叉领域形成一个独立的分支。一般说来关于 PGM 的书籍和课程有很多。这里我们提出的是：在深度学习中如何应用这些模型。Hugo Larochelle 的课程介绍了几个著名的模型，而《Deep Learning》一书则用了四章（16-19）来阐述该理论，并在最后一章介绍了十几种模型。这些课题都需要大量的数学知识。
生成模型——变分自编码器、生成对抗网络及其 OpenAI 改进方面的一篇博文。★★★
神经网络园（The Neural Network Zoo）试图使用一个单一方案组织大量架构。★★
由特征向量生成大图像——结合运用变分自编码器（variational autoencoders）与生成对抗网络。★★★
在 TensorFlow 中使用深度学习进行图像修复——生成对抗网络的另一个应用。★★★
深度学习是一个非常活跃的科学研究领域。要想跟上顶尖的科研进程，就必须阅读新的论文并跟上重要的会议。通常每个新思想都是在的预印本论文上发表。然后其中一些提交给会议并进行同行评议。最好的那些会在会议上被提出并发表在期刊上。如果该作者不发布其模型的代码，许多人会试图实现它们并将其放在 GitHub 上。这得需要 1、2 年的时间，合理解释其思想和实现过程的高品质技术博客、教程和视频才会出现在网络上。
/r/MachineLearning 是一个非常活跃的 Reddit 板块。所有新的重要论文都会在那里进行讨论。
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