《神经网络和机器学习》，PRML，周志华的《机器学习》和李航《统计机器学习》请各位推荐学习顺序？ - 知乎441被浏览32500分享邀请回答&&& import numpy
&&& import theano
&&& import theano.tensor as T
&&& from theano import pp
&&& x = T.dscalar('x')
&&& y = x ** 2
&&& gy = T.grad(y, x)
&&& pp(gy)
# print out the gradient prior to optimization
'((fill((x ** TensorConstant{2}), TensorConstant{1.0}) * TensorConstant{2}) * (x ** (TensorConstant{2} - TensorConstant{1})))'
&&& f = theano.function([x], gy)
array(8.0)
&&& numpy.allclose(f(94.2), 188.4)
注意中间T.grad函数直接将y 对于ｘ求导，什么数学公式都不用推。。。基本上理工科的人能想到的凸函数都可以顺利这么求出来。牛逼吧:) 另外当然图复杂了，就会出现这样的结构，也是不用推导任何公式的，只需要按照自己的心意把模型写出来就完了。看了看上下文答案，是不是现在的书都是理论的人写的，实战使用还是没人会啊？求关注，我会改变这一情况。715 条评论分享收藏感谢收起商品名称：
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2016年最高大上的机器学习顶级课程《机器读心术之神经网络与深度学习》
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这是“机器读心术”系列的第二门课程（另一门课是《机器读心术之文本挖掘与自然语言处理）。Alphago的秘密将本课程内被揭开！
正在引发一场深刻的技术革命，这是人类首次如此接近思维的本质。象手写体识别，脸像识别这类系统，过去的思路是从业务背景中线提取特征，然后产生若干辨识逻辑，再形成编程实现，但对于像imagenet那样要对上百万的图片进行上千个分类识别的问题，以往的技术就傻眼了，别说逻辑，连特征的提取都因为过于复杂而没办法进行。现在流行的深度学习网络的方法，把逻辑隐藏在成百上千万的权值里，让特征被自动识别与提取，却能得出让人吃惊的高准确率。给出通用的框架，通过大量学习数据训练出合适的权值，权值就是逻辑，这是未来的方向，那种先设计算法敲代码的日子该一去不复返了，以后甚至程序员的工作都由机器全部完成也不是没有可能。
深度学习是传统神经网络的发展延伸，随着AlphaGo的热潮成为当前最火热的前沿方向之一，预计在今后数年以深度学习为主要内容的将形成继云计算，大数据后的新热点，引发创业潮和技术革命，前程无量。我们学习掌握这个领域的知识，可以抓住未来的发展方向。深度学习领域的特点是适合读的成熟教材几乎没有，但有浩瀚如烟的一大堆论文构成整个知识体系的各种细节，所以体系化这些知识，是学习者面对的首要困难。其次，这些领域大多涉及深涩艰难的算法模型，比如Hopfield网络，受限玻尔兹曼机，自编码器，卷积神经网络，深度置信网络等，基础稍差的人，估计即使花上几年去读，也不可能取得多大的自我进展。知识难以理解的程度超出了很多学习者的极限。所以本课程的目的就是起指路人的作用，为大家选材，整理，融合案例，通过体系化学习提高效率，力争在数个月时间里系统掌握这个领域的大部分知识并应用到实践中去。
我开设这门课的“卖点”就是：用最通俗的语言，从起点开始，由浅入深讲解这些机器领域里最深奥的知识，使即使基础不扎实，理解能力不超群的大众，也能通过课程掌握这些前沿领域的细节技术，并且应用在自己的场景里去完成某些事情。这不是一项轻松愉快的讲授任务，但按照以往在炼数成金上讲授诸多同样具有难度的课程的经验，以及各位同学的鼓励鞭策，又给我无穷的力量和信心，坚持下去把课程做完做好。
课程大纲：
第1课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述；最简单的神经元仿生：单层感知器。
第2课 线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的各种学习算法；BP神经网络应用：信用识别；为什么BP网络丌能支持太多的隐层数？
第3课 Imagenet介绍。BP神经网络应用：图像压缩；稀疏自动编码器与特征提取。
第4课 能联想和记忆的Hopfield神经网络，DHNN与DCNN；应用：OCR识别，解决旅行商问题。
第5课 模拟退火算法与Boltzmann机：随机版的Hopfield神经网络。
第6课 马尔科夫链；受限Boltzmann机RBM，Gibbs采样，CD学习算法。
第7课 应用RBM进行协同过滤；深度置信网络（DBN）：利用堆叠的RBM进行权值预训练，应用于图像编码与解码，图像识别；生成式模型与判别式模型。
第8课 万能逼近器：径向基神经网络；PCA与SVM神经网络。
第9课 局部感受野与卷积神经网络CNN；经典应用：MNIST手写体数字识别，Imagenet图像识别；GPU计算。
第10课 计算机博弈原理，深度学习与AlphaGo，价值网络与策略网络的设计，构成和训练。
第11课 蒙特卡洛树搜索与强化学习，Deepmind通用人工智能的尝试。堆叠150层的超深度网络：深度残差网络及其在Imagenet比赛中的表现。
第12课 递归神经网络RNN；ELMAN和NARX；BPTT学习算法；对抗梯度消失；LSTM原理与结构。
第13课 深度学习在自然语言处理中的应用，word2vec原理与实践；CBOW与Skip-gram；NLP的基本问题，将LSTM应用于中文自动分词和命名实体识别。
授课时间：
课程将于日开课，课程持续时间大约为15周
授课对象：
对神经网络技术和深度学习感兴趣者，潜在研究者，爱好者，职业方向准备转型高级数据分析师，迈向数据科学家的朋友。最好是学习过炼数成金上《机器学习》课程或具备类似能力。
收获预期：
熟悉神经网络技术和深度学习，懂得怎样运用到自己的实际工作，设计有一定规模的学习系统，智能化地解决某些场景的实际问题。个人技术能力和数据分析能力，知识见解有明显增长
授课讲师：
tigerfish，知名数据库网站ITPUB创始人，知名数据分析网站炼数成金创始人。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！
特别说明如下：
本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在 报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业（每周不超过2小时），则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！
课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。
您是否对此课程还有疑问，那么请 ，您的问题将基本得到解答全国统一咨询热线
课程现开始接受报名，报名方式
网上报名 请点击：咨询Email ：，
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立定，但是能否安排在第一门自然语言结束后，也好让我们有喘息的机会。
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立定，但是能否安排在第一门自然语言结束后，也好让我们有喘息的机会。
今年能讲课的时间就是这些个时段了，很抱歉，这个课程开始的部分是基础，有部分已经在机器学习讲授过，只是细致程度上会更加深入些，对于大部分听过机器学习的同学难度不大，到了后面难度大的部分，NLP课应该已经结束了
注册会员, 积分 186, 距离下一级还需 14 积分
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好深奥，消化不了啊.....
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还有两个月。神经网络是否需要有前置课程?
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大赞，这个必须报上）））
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老师你能否增加点吉布斯抽样方面的知识？
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来吧来吧，好期待！第一次报烁数成金的课，发现真的好好啊！有一起学习，关键老师讲课等于基本免费给我们讲了！
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老师你能否增加点吉布斯抽样方面的知识？
这个在讲RBM时肯定要涉及到的
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来吧来吧，好期待！第一次报烁数成金的课，发现真的好好啊！有一起学习，关键老师讲课等于基本免费给我们讲 ...
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神经网络与机器学习
书籍简介：
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》）。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。
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