[استعراض فاز جي الجديدة في الآونة الأخيرة، وقالت انها من خريجي جامعة سيتشوان لإنشاء مشروع على جيثب: "ديب التعلم 500 أسئلة"، وجميع أنواع الموضوعات الساخنة في شكل أسئلة وأجوبة تتعلق عمق تعلم لفرز تغطية مفصلة بما في ذلك المعرفة من الاحتمالات، والجبر الخطي، وآلة التعلم، والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية. المشروع للقراء مساعدة الذين يرغبون في فهم عمق التعلم، اعتبارا من 7 نوفمبر، تلقى المشروع أكثر من 9000 نجوم.

في السنوات الأخيرة، وتعلم في عمق الصوت والصورة، معالجة اللغات الطبيعية وغيرها من المجالات حققت نتائج جيدة جدا، وأصبح من الطبيعي أن التركيز على الكوادر الفنية حريصة على التعلم.

للمساعدة في عمق التعلم وشركاء في التعلم، وهو خريج المعلقة سيتشوان، على جيثب لإنشاء مشروع "ديب التعلم 500 وتساءل:" لتعلم المعرفة المشتركة للاحتمال، والجبر الخطي، والجهاز في شكل أسئلة وأجوبة، التعلم العميق، ورؤية الكمبيوتر وغيرها من القضايا الساخنة الواردة من أجل مساعدة أنفسهم وحاجة القراء. وينقسم الكتاب إلى 15 فصلا، ما يقرب من 20 مليون كلمة.

اعتبارا من 7 نوفمبر، تلقى المشروع 9571  "نجمة" و 2416  A "شوكة" (عنوان مشروع جيثب: الشبكي: //github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions)

على الرغم من أن الكتاب لم تنته بعد، ولكن لا يزال يستحق القراءة، أدناه نحن بالتفصيل محتويات الكتاب ماذا:

أساس الفصل الأول الرياضي

يشرح هذا الفصل أساسيات الرياضيات، ويشمل ليس فقط المفاهيم الأساسية المتصلة، ويشمل أيضا الروابط بين بعضها البعض، مثل العلاقة بين العددية، ناقلات، موتر، والفرق بين الموتر ومصفوفة، وكذلك التوزيعات الاحتمالية المشتركة:

وبالإضافة إلى ذلك، أوضح المعرفة الأساسية لأنواع مختلفة من الإحصاءات والتوزيع الاحتمالي (التوقع، التباين، التغاير، عدد الارتباط)

الفصل الثاني الأساس تعلم الآلة

يسرد هذا الفصل مزايا ومساوئ خوارزمية المشتركة وخوارزميات تصنيف المشتركة لتقييم استخدام خوارزميات التصنيف، وعمق العلاقة بين البيانات الكبيرة وتعلم الآخرين للجميع، وغطت المعرفة في الفصل على الرغم من أن الكثير ولكن شاملة جدا.

الفصل الثالث أساس التعلم العميق

بدأ هذا الفصل لدخول الموضوع، وذلك لوصف الشبكة العصبية، بداية الكتاب مع الشبكة العصبية أبسط، ثم طبقات من العمق، والقوائم المشتركة العصبي هيكل نموذج الشبكة، والتركيز على كيفية اختيار منصة تطوير محتوى التعلم عميقة، مثل الشبكات العصبية المستخدمة هيكل النموذج هو كما يلي:

الفصل الرابع شبكة كلاسيكي

الفصل لإدخال بعض الشبكات التقليدية، التي تضم LeNet 5، AlexNet، ZFNet- إزالة التفاف ونموذج هيكل نموذج التصور GoogleNet تفسير مثل، كما LeNet 5 كما يلي هيكل نموذج:

قراءة محتويات ما سبق، لم تكن بالفعل لا يمكن الانتظار لقراءة عمق هذا الكتاب لم تنته؟ أو إذا كنت تعمل في هذا المجال، فإنه يمكن أيضا مساعدة المؤلفين على تحسين الكتاب.

وأخيرا، ونعلق عنوان جيثب: الشبكي: //github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

ويرد هذا المقال بإذن من المصدر المفتوح قناة الصغرى رقم العام طليعة (ID: OpenSourceTop)