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胡扯几句什么叫Deep Learning入门
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胡扯几句什么叫Deep Learning入门# Programming - 葵花宝典
l*r
1
莫尼塔(北京)投资发展有限公司简介:
莫尼塔公司成立于2005年,是一家为国内外机构投资者提供专业研究服务的研究机构。作
为一家年轻的投资研究机构,莫尼塔立志以勤奋、创新的研究服务成为资本市场中值得信
赖的伙伴,为中国国民财富的增值提供自己的投资远见。
公司网址:http://www.cebm.com.cn
基本要求:
1、具备较强的逻辑思维能力,擅长数据分析与数据支持;
2、工作认真负责,具备优秀的团队合作意识和协调能力;
3、品行良好,正直诚实,具有良好的职业道德素养;
招聘职位:
1. 宏观/策略助理分析师
岗位职责:
1、宏观经济分析师将承担中国宏观经济相关研究,涉及货币和财政政策、产业发展、
金融
市场、医疗改革及就业和人口等领域;
2、策略分析师将承担中国资本市场投资策略或重点行业的研究,包括资本市场和政策
研究
、细分行业研究和建立估值模型等;
岗位要求:
1、理工科或经济学专业硕士及以上学历,博士学历优先;
2、数学、经济学(非必须)理论功底扎实,能独立完成研究课题;
3、本科毕业于国内外一流大学。
工作地点:上海
申请方法:请将个人简历以附件方式发送到recruit
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H*H
2
那位懂周易的给解释下这个挂是啥意思?
我到底什么时候可以结婚呢?
求测人:HIH 占问事宜:何时能结婚 起卦方式:铜钱摇卦
公历:2011年08月22日00时08分  农历:二○一一年 七月 廿三日 子时
干支:辛卯年 丙申月 己酉日 甲子时  免费排盘:http://cha.zy5000.cn
天风姤(乾宫) 之 雷火丰(坎宫) [空亡:卯、寅]
勾陈 ○   ━━━ 父母戌土    ━ ━ 父母戌土
朱雀 ○   ━━━ 兄弟申金    ━ ━ 兄弟申金 世
青龙 、   ━━━ 官鬼午火 应  ━━━ 官鬼午火
玄武 、   ━━━ 兄弟酉金    ━━━ 子孙亥水
白虎 ○妻寅 ━━━ 子孙亥水    ━ ━ 父母丑土 应
螣蛇 ×   ━ ━ 父母丑土 世  ━━━ 妻财卯木
易经卦爻辞(原文):
◆天风姤:女壮,勿用取女。
彖曰:姤,遇也,柔遇刚也。勿用取女,不可与长也。 天地相遇,品物咸章也。 刚遇
中正,天下大行也。 姤之时义大矣哉!
象曰:天下有风,姤;后以施命诰四方。
◇初六:系于金妮,贞:吉。有攸往,见凶羸豕孚,踟躅。
象曰:系于金柅,柔道牵也。
◇九二:包有鱼。无咎、不利宾。
象曰:包有鱼,义不及宾也。
◇九三:臀无肤,其行次且。厉、无大咎。
象曰:其行次且,行未牵也。
◇九四:包无鱼,起凶。
象曰:无鱼之凶,远民也。
◇九五:以杞:包瓜含章,有陨自天。
象曰:九五含章,中正也。 有陨自天,志不舍命也。
◇上九:垢其角。吝、无咎。
象曰:姤其角,上穷吝也。
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i*t
3
现在看人家星哥 已经是导演了
德华啊 你不行啊!
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C*5
4
今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
udacity找资源帮助理解。
第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。
第三,学习一两个主流的libraries。个人推荐先学pytorch,后学tensorflow。因为这
两个是DL libraries的两种风格,imperative programming vs symbolic programming
的代表。symbolic programming一开始会不习惯,不如先把pytorch学好再开始
tensorflow。这两个反正都得学会,先学哪个都一样。从pytorch开始learning curve
比较平缓。
学习libraries的顺序是先看tutorial,依葫芦画瓢做几个图像识别(比如 not hotdog
)和简单的语言模型,这就算CNN和RNN都算是“会了”。下一步可以做些复杂的图像应
用比如style transfer,object detection,对RNN有兴趣的可以用pytorch自己
写个LSTM什么的。
能做到以上三点个人觉得可以算DL入门了。再往下的更深入的研究就要看个人的兴趣。
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a*2
5
这公司干啥的?

。作
得信

【在 l***r 的大作中提到】
: 莫尼塔(北京)投资发展有限公司简介:
: 莫尼塔公司成立于2005年,是一家为国内外机构投资者提供专业研究服务的研究机构。作
: 为一家年轻的投资研究机构,莫尼塔立志以勤奋、创新的研究服务成为资本市场中值得信
: 赖的伙伴,为中国国民财富的增值提供自己的投资远见。
: 公司网址:http://www.cebm.com.cn
: 基本要求:
: 1、具备较强的逻辑思维能力,擅长数据分析与数据支持;
: 2、工作认真负责,具备优秀的团队合作意识和协调能力;
: 3、品行良好,正直诚实,具有良好的职业道德素养;
: 招聘职位:

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p*n
6
德华努力啊,但是才华和星哥比起来差老鼻子了

【在 i******t 的大作中提到】
: 现在看人家星哥 已经是导演了
: 德华啊 你不行啊!

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w*g
7
靠谱。不过工作后真的很难抽出时间学东西。一直没时间破NLP。
最好的办法还是大致看一下,然后争取在某一个细节方面成为行家。

DL

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

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x*h
8
應該是咨詢吧
市場分析之類

【在 a******2 的大作中提到】
: 这公司干啥的?
:
: 。作
: 得信

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d*r
9
人华仔都是投资方,制片人了,

【在 i******t 的大作中提到】
: 现在看人家星哥 已经是导演了
: 德华啊 你不行啊!

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C*5
10
被大牛认可也算没白码这么多字。

【在 w***g 的大作中提到】
: 靠谱。不过工作后真的很难抽出时间学东西。一直没时间破NLP。
: 最好的办法还是大致看一下,然后争取在某一个细节方面成为行家。
:
: DL

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l*r
11
广告是代发的,感兴趣可以去联系。此广告长期有效
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i*t
12
因为 导不了啊

【在 d******r 的大作中提到】
: 人华仔都是投资方,制片人了,
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p*2
13

DL
章数
多谢大牛。看来现在DL就相当于ML了。那DL的工作机会如何?

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

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d*r
14
华仔太忙,一年演唱会都多少场,没有时间导戏,当投资方就可以了,

【在 i******t 的大作中提到】
: 因为 导不了啊
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f*t
15
质量帖
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s*3
16
华仔开过很多公司 不过赔钱倒闭的多
明星里会做生意的其实不多 不过黄晓明算一个
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k*r
17
Mark一下,学习了
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q*g
18
mark
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E*T
20
re
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t*r
21
不懂ml直接上dl对新人来说难度有点大。
推荐先学好ml.
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d*r
22
我怎么听到的建议是,推荐直接上DL呢

【在 t**r 的大作中提到】
: 不懂ml直接上dl对新人来说难度有点大。
: 推荐先学好ml.

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p*2
23

我感觉先学一下ML比较好。基本概念就有了。

【在 d*******r 的大作中提到】
: 我怎么听到的建议是,推荐直接上DL呢
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C*5
24
直接学DL也未尝不可,但是ML这课早晚是要补上的

【在 p*****2 的大作中提到】
:
: 我感觉先学一下ML比较好。基本概念就有了。

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h*e
25
主要是看学的目的是要干啥
也要根据自己现有的姿势水平调整
一个简单的自我定位:
为啥要用xentropy?看能回答到哪种程度

【在 C*****5 的大作中提到】
: 直接学DL也未尝不可,但是ML这课早晚是要补上的
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s*k
26
要看找什么工作了,如果是图像视频直接raw data处理DL也许可以直接学,否则像啥
search,ranking之类还是得掌握比如GBDT之类的,只学DL要是别人一深入问问立马就
发现很多不足

【在 t**r 的大作中提到】
: 不懂ml直接上dl对新人来说难度有点大。
: 推荐先学好ml.

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d*r
27
多谢,一直觉得DL入门作为一个高中生的project 挺好的,能识别个图样,一下子把兴
趣给吊起来了。
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H*Y
28
DL的最大好处是需要的背景知识很少,不那么数学
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n*p
29
总结的好
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w*k
30
Mark
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p*j
31
一直对DL的应用表示怀疑。一头扎进去,花了一堆时间,最后找不到合适的应用,或者
发现除了try一下烂大街的字符识别,其他也没啥可搞的,要真搞,又发现完全要投入
更多的精力,整个人可能都需要再读个phd了。。。
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H*Y
32
借贵宝地,问这里的大牛巨师,如果要改进NN的算法,用哪个框架更好?我想在
pytorch和theano中二选一。
Theano虽然不时兴了,但貌似特别适合搞研究做算法
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g*y
33
学数学,而不是学软件

DL
章数

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

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g*t
34
说的不错。我补充2点。
首先要弄清楚自己是要学软件,还是学算法。
第二要弄清楚学ML还是DL。不是一回事。
最后,不管哪个路径。
如果没有基础的,先花一周刷一下矩阵乘法的算法
和代码,我认为都是非常划算的.

DL
章数

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

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k*i
35
ML/DL咱整听三娃爸的,尽管有时会急吼吼的,觉得找到了惩治人类的终极武器。
DL可以类比生物,数理要求宽松,有些高中生都建成了不少有效模型。经验很重要,跟
着感觉走,说不定就扑对了。上N卡tf等框架狠搞猛搞,不会作诗也会吟,是李杜还是
丽华就看造化了。
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e*g
36
WDong是四娃爸,三娃爸是谁?

【在 k****i 的大作中提到】
: ML/DL咱整听三娃爸的,尽管有时会急吼吼的,觉得找到了惩治人类的终极武器。
: DL可以类比生物,数理要求宽松,有些高中生都建成了不少有效模型。经验很重要,跟
: 着感觉走,说不定就扑对了。上N卡tf等框架狠搞猛搞,不会作诗也会吟,是李杜还是
: 丽华就看造化了。

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k*i
37
才月余又晋升了,这年头奇迹很难不发生。Cong!
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a*g
38
mark, 多谢分享。
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w*w
39
Mark
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i*g
40
话说,学dl是为了自己兴趣还是为了找一个用dl的工作,若是后者,面试的时候怎么证
明你自己学的不错,会很多东西呢,的参加比赛或者自己有东西demo吧


: 靠谱。不过工作后真的很难抽出时间学东西。一直没时间破NLP。

: 最好的办法还是大致看一下,然后争取在某一个细节方面成为行家。

: DL



【在 w***g 的大作中提到】
: 靠谱。不过工作后真的很难抽出时间学东西。一直没时间破NLP。
: 最好的办法还是大致看一下,然后争取在某一个细节方面成为行家。
:
: DL

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w*g
41
现在市面上对DL最大的需求是圈钱。也就是说很多startup需要在profile里有一个
DL专家。
如果只是转行找工作,学DL还不如刷题。

【在 i**********g 的大作中提到】
: 话说,学dl是为了自己兴趣还是为了找一个用dl的工作,若是后者,面试的时候怎么证
: 明你自己学的不错,会很多东西呢,的参加比赛或者自己有东西demo吧
:
:
: 靠谱。不过工作后真的很难抽出时间学东西。一直没时间破NLP。
:
: 最好的办法还是大致看一下,然后争取在某一个细节方面成为行家。
:
: DL
:

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w*z
42
丝袜爸果然靠谱。

:现在市面上对DL最大的需求是圈钱。也就是说很多startup需要在profile里有一个
:DL专家。
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i*g
43
题肯定要刷,但是自己靠兴趣学来的,和真正的应用还差不少吧,当然希望是学点东西
然后将来的工作上能用一些

【在 w***g 的大作中提到】
: 现在市面上对DL最大的需求是圈钱。也就是说很多startup需要在profile里有一个
: DL专家。
: 如果只是转行找工作,学DL还不如刷题。

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P*a
44
很阳光的分享。赞
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C*5
45
村长也混葵花版呀

【在 P****a 的大作中提到】
: 很阳光的分享。赞
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P*a
46
过来看你们讨论ai,我也曾会写hello world 的

【在 C*****5 的大作中提到】
: 村长也混葵花版呀
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m*a
47
mark..................
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L*c
48
只是用的话需要把那些数学基础都搞懂吗?数学都差不多忘光了,看这些东西好吃力,
之前大概看了下ML,SVM之类的东西到现在都没搞明白

DL
章数

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

avatar
s*e
49
这个绝对是正解,做了大半年vision相关方面的事情,还是发现刷题好找工作多了.做
DL和vision的工作,感觉好多都要相关方向phd。如果不要phd,做的东西感觉还是打杂
辅助居多。还不如刷题写web用spark?

【在 w***g 的大作中提到】
: 现在市面上对DL最大的需求是圈钱。也就是说很多startup需要在profile里有一个
: DL专家。
: 如果只是转行找工作,学DL还不如刷题。

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p*2
50

补一下吧。我正在补。

【在 L*****c 的大作中提到】
: 只是用的话需要把那些数学基础都搞懂吗?数学都差不多忘光了,看这些东西好吃力,
: 之前大概看了下ML,SVM之类的东西到现在都没搞明白
:
: DL
: 章数

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s*e
51
大牛为什么也搞这个?for fun?

【在 p*****2 的大作中提到】
:
: 补一下吧。我正在补。

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p*2
52

对呀。大夏天的太无聊了。

【在 s*****e 的大作中提到】
: 大牛为什么也搞这个?for fun?
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w*g
53
需求绝对是有的。但是湾区的大公司已经把market搞坏了,
真正需要DL的传统行业的公司很多根本付不起刷题能刷出来
的那种工资。
能往湾区去的,还是刷题吧。

【在 s*****e 的大作中提到】
: 这个绝对是正解,做了大半年vision相关方面的事情,还是发现刷题好找工作多了.做
: DL和vision的工作,感觉好多都要相关方向phd。如果不要phd,做的东西感觉还是打杂
: 辅助居多。还不如刷题写web用spark?

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e*o
54
不是大公司把market 搞坏了,是政府不断印钱,房价历史新高。

【在 w***g 的大作中提到】
: 需求绝对是有的。但是湾区的大公司已经把market搞坏了,
: 真正需要DL的传统行业的公司很多根本付不起刷题能刷出来
: 的那种工资。
: 能往湾区去的,还是刷题吧。

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L*c
55
二爷v5
请问学DL之前,还需要再过一下ML的基础吗?
话说之前面试还碰到你在groupon的同事,哈哈,让我对二爷更佩服了

【在 p*****2 的大作中提到】
:
: 对呀。大夏天的太无聊了。

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p*2
56

啊?我还没怎么学DL呢。准备补补基础在说。ML学了一下NG的那个。

【在 L*****c 的大作中提到】
: 二爷v5
: 请问学DL之前,还需要再过一下ML的基础吗?
: 话说之前面试还碰到你在groupon的同事,哈哈,让我对二爷更佩服了

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s*k
57
mark
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s*k
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mark
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z*a
59
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收藏!!

DL
章数

【在 C*****5 的大作中提到】
: 今天有空瞎扯几句,版上的大神们不要见笑。其实今天很多人所谓的ML入门,其实是DL
: 入门,或者叫神经网络入门。我觉得可以分三步。
: 第一,把Goodfellow等著的deep learning书Part I and Park II都看懂,包括第一章数
: 学基础都查漏补缺完成,基本的理论基础就具备了。看不懂的youtube,Coursera,
: udacity找资源帮助理解。
: 第二,自己实现几个简单的神经网络,我个人建议是用numpy手撕一个MLP,一个
: vanilla的CNN和一个vanilla的RNN,重点是了解matrix(或者叫tensor)在层之间怎么流
: 动,forward(比如convolution),backward(尤其是RNN的backpropagation
: through time)怎么实现。这些都不难,但是需要一些耐心。虽然耗时间,但是对彻底
: 摸清神经网络的工作细节很有帮助。所有的三个网络都可以用mnist数据集。

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