深度学习例子(转)

2021年11月4日 3点热度 0条评论 来源: haijunz

https://github.com/zhourunlai/deep-learning-demo

eeplearningDemo
Wunderlist

1. Machine Learning Yearning

2. Deep Learning Book(感谢北京大学张志华团队的翻译工作,中文版点击这里)

一、记录深度学习例子:
名称 目录
Caffe [dir]
TensorFlow [dir]
Theano [dir]
Keras [dir]
二、记录历程点滴:

掌握机器学习相关的概念及计算公式,包括有/无/半监督学习,强化学习,分类/回归/标注,聚类;训练集/验证集,交叉验证,测试集;数据预处理,正则化,归一化;损失函数,经验风险最小化,结构风险最小化,最优化算法;训练误差,泛化误差,欠拟合,过拟合;准确率,召回率,F1值,ROC和AUC;

掌握机器学习主流的模型及其算法,包括有生成方法:朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型,判别方法:感知机、logistic回归、决策树、K近邻、支持向量机、提升方法、最大熵、条件随机场等;

安装 numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost 等 python 包,实战项目:识别手写数字、画决策树、文本挖掘过滤垃圾邮件、情感倾向分析、波斯顿房价预测、基于协同过滤的推荐系统、图像分类等,上手 kaggle、KDD 比赛题或者阿里天池、滴滴Di-Tech、今日头条bytecup 比赛题;

了解大数据相关的知识,包括有Flume、Kafka,Storm,Hadoop,Spark等,知道Hadoop基金下的项目(Cassandra、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等)的应用场景,特别地要知道分布式计算框架的原理,从 HDFS、MapReducer 到 Streaming;

安装 spark-2.0.0-bin-hadoop2.7,掌握 Hadoop Shell命令,两种模式下运行 Spark 作业,了解 Spark SQL/Streaming/GraphX,掌握 Spark MLlib 写机器学习算法;

深度学习相关的概念及计算公式,包括神经元模型、输入层、隐藏层、输出层、weight、bias、BP算法、目标函数(mean_squared_error、mean_absolute_percentage_error等)、激活函数(sigmoid、softmax、tanh、relu等)、优化算法(SGD、RMSprop、Adagrad、Adam等)、多层感知器、自动编码器、卷积神经网络CNN(卷积层Convolution2D、池化层MaxPooling2D)、递归神经网络RNN、LSTM、全连接网络等;

安装深度学习框架 TensorFlow/Theano 或其它,掌握 tf 的张量、图、会话的用法,了解分布式/使用GPU的方法,动手写经典的项目,学会使用 Vgg 16/19 和 ResNet 的模型并运用到自己的项目中;

安装更上层的深度学习库 Keras,更加快速、熟练的编写出各种种类的神经网络模型。

TODO:

Autoencoder:
特点:1)数据相关的,2)有损的,3)从样本中自动学习的;
作用:1)数据去噪,2)进行可视化而降维;
类型:简单自编码器、稀疏自编码器、深度自编码器、卷积自编码器、序列到序列的自动编码器、变分自编码器;

CNN:
LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

Neural Network Architectures

高级激活: LeakyReLU, PReLU, ELU, ParametricSoftplus, ThresholdedReLU, SReLU

卷积: Convolution1D, Convolution2D, AtrousConvolution2D, SeparableConvolution2D, Deconvolution2D, Convolution3D, UpSampling1D, UpSampling2D, UpSampling3D, ZeroPadding1D, ZeroPadding2D, ZeroPadding3D

内核: Dense, Activation, Dropout, SpatialDropout2D, SpatialDropout3D, Flatten, Reshape, Permute, RepeatVector, Merge, Highway, MaxoutDense

嵌入: Embedding

归一化: BatchNormalization

池化: MaxPooling1D, MaxPooling2D, MaxPooling3D, AveragePooling1D, AveragePooling2D, AveragePooling3D, GlobalMaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D

循环: SimpleRNN, LSTM, GRU

包装器:Bidirectional, TimeDistributed

RNN:
http://deeplearning.net/tutorial/rnnslu.html

LSTM:
http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html

GAN:
http://datascienceassn.org/sites/default/files/Generative%20Adversarial%20Nets.pdf
https://github.com/255BITS/HyperGAN

cnn
三、记录开源资料:
机器学习相关
网站:

awesome-machine-learning
dl
我爱机器学习
寒小阳的博客

书籍:

统计学习方法、集体智慧编程、利用python进行数据分析、机器学习实战、机器学习西瓜书、Spark MLlib 机器学习
自然语言处理、计算广告、推荐系统、计算机视觉、大数据应用实践

课程:

Coursera Ng大牛的课程
小象学院邹博老师的课程

深度学习相关
网站:

deeplearning.net 收藏夹必备,paper指南
Neural Networks and Deep Learning
UFLDL教程

书籍:

DeepLearningBook 亚马逊预售12月出,等不及花40元打

课程:

优达学城的deep-learning免费课程
深度学习2016暑假课程有PPT无字幕
周莫烦的录制视频Youtebe和优酷均有

Tips: ①Follow 业界大牛的 Twitter,比如 Geoffrey Hinton (Google AI团队)、Aymeric Damien (Facebook AI实验室)、Yoshua Bengio (蒙特利尔大学终身教授) 、Andrew Ng (斯坦福大学副教授)、Li Feifei、Andrej Karpathy 等,掌握大神们的最新研究进展; ②Reddit 上订阅一些主题如 /r/deeplearning,可以知道业界最新的新闻动态,还有一些 discussion 如 WAYR(what_are_you_reading) 可以交流。

四、记录开发机

自己的 MacBook Pro 一训练数据CPU升到200%~300~就开始发热,甚至风扇开始转;

偶然听朋友建议到 SuperVessel上试试,装了GPU下的TF,但是必须在规定的VPN下才能SSH;

接下来转到 AWS,可以自己搭建应用了, 现在有两种虚拟机 g2.2xlarge(单块CPU,4G显存)和 g2.8xlarge(4块CPU,4G显存),都是CUDA的。知乎上的教程在AWS上配置深度学习主机。

阿里云HPC 和 Ucloud 现也有带 Tesla 的物理机了。用前者低配版的训练 neural-style,14分钟左右,python neural_style.py --content content.jpg --styles style.jpg --output output.jpg --iteration 1000 --width 512。用之前算一算数据量要付费多少,大了的话买虚拟机还不如自己搭一台工作站;

等毕业了自己搭一台工作站吧...

TPU是什么鬼

五、记录集群部署

Spark集群部署

分布式tensorflow部署与训练

使用 git hook,配合 rsync,本地开发机一次提交代码,使集群间指定目录代码一致,节省每台机器都复制粘贴代码的操作;这样跑分布式训练时,只需要在每台机器上带参数来运行代码就可以了
六、项目demo

IMAGE相关:
1.1 图像风格转换neural-style anishathalye/neural-style
1.2 素描自动上色 pfnet/PaintsChainer
1.3 图像描述 iFighting/im2txt
1.4 图片生成故事 ryankiros/neural-storyteller
1.5 小度机器人
1.6 生成明星脸

NLP相关:
2.1 古诗词生成器

RNN相关:
3.1 创作歌曲/歌曲风格转换

RL相关:
4.1 愤怒的小鸟 yenchenlin/DeepLearningFlappyBird
4.2 模拟自动驾驶 kevinhughes27/TensorKart

七、调参trick

Theano调试技巧
    原文作者:haijunz
    原文地址: https://blog.csdn.net/haijunz/article/details/61920455
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