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深度学习高手该怎样炼成?这位拿下阿里天池大赛冠军的中科院博士为你规划了一份专业成长路径

深度学习本质上是深层的人工神经网络,它不是一项孤立的技术,而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。深度学习的理解,离不开本科数学中最为基础的数学分析(高等数学)、线性代数、概率论和凸优化;深度学习技术的掌握,更离不开以编程为核心的动手实践。没有扎实的数学和计算机基础做支撑,深度学习的技术突破只能是空中楼阁。 所以,想在深度学习技术上有所成就的初学者,就有必要了解这些基础知识之于深度学习的意义。除此之外,我们的专业路径还会从结构与优化的理论维度来介绍深度学习的上手,并基于深度学习框架的实践浅析一下进阶路径。 最后,本文还将分享深度学习的实践经验和获取深度学习前沿信息的经验。 数学基础 如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式,可以独立地推导新方法,则表明你已经具备了必要的数学基础。 掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识,熟知机器学习的基本理论和方法,是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导,还是进行问题的形式化或是推导损失函数,都离不开扎实的数学与机器学习基础。 数学分析:在工科专业所开设的高等数学...

在PyCharm环境中使用Jupyter Notebook的两种方法

方法一: 1、安装Jupyter Notebook pip install jupyter 2、在PyCharm中新建Jupyter Notebook文件 步骤:File-》New...-》Jupyter Notebook-》输入文件名 建好之后效果如下图所示,就是熟悉的Jupyter Notebook界面: 3、运行 输入代码,点击绿色小三角运行代码。 方法二: 1、安装Jupyter Notebook pip install jupyter 2.打开Python Console 打开PyCharm,在界面的左下方点击进入Python Console,看到熟悉的Jupyter Notebook界面: 3.运行 输入代码,点击左边的绿色小三角运行,或者按Enter键。 PS:由于按Enter键是运行代码,所以要换行的话按Shift + Enter 转自:http://blog.csdn.net/xiemanr/article/details/71837385

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