我的深度學習參考資料

只放自己看過的，還不錯的材料。

朋友推薦，或者朋友的朋友推薦，都要自己先踩坑。

避免學習的材料太多，焦慮、恐慌。

官方的 tutorial + models

文檔：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started

代碼：tensorflow/models

官網的 tutorial 文檔是最佳的學習材料。

有模型的原理，step by step 教代碼怎麼寫。

源碼都在 GitHub 的 models 庫里，包括了文檔里沒講到的模型。

《TensorFlow 實戰》

非常棒，不愧是 committer 出的書。

原理講的非常清楚，還有理論的來龍去脈。

比如這段八卦歷史，瞬間頓悟。

也有 step by step 教怎麼編程實現，

算是官網 tutorial 的漢化版本。

tensorflow Playground

http://playground.tensorflow.org/

源碼在 GitHub：tensorflow/playground

神器！

理解模型的原理，理解各個參數的實際作用。

可以當作遊戲玩好久。

可視化的界面里，

滑鼠拖拖拽拽就能定義一個神經網路，看到實時運行狀態。

而且，是 js 在瀏覽器里本地訓練的。

大前端可以用 AI 進一步拯救世界了。

CNN -- 卷積神經網路

YouTube 的視頻，通俗易懂的介紹了關鍵原理

How Convolutional Neural Networks work

https://www.youtube.com/watch?v=FmpDIaiMIeA&t=823s

系統的複習一次 machine learning 的術語

目標：深刻理解 playground 里的參數們

Andrew Ng 在 coursera 上的公開課。

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

調出了一個快速收斂，test loss 比 training loss 小的 model。