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步骤 1:机器配置
在进行下一步学习之前,你应该确保你有一个支持你学习的硬件环境。一般建议你至少拥有以下硬件:
如果你还不确定,那么请阅读这个 硬件指南 。
备注:如果你是一个硬件玩家,那么你可能已经拥有了所需的硬件。
如果你没有所需的规格,那么你可以租一个云平台来学习,比如 Amazon Web Service(AWS) 。这是使用 AWS 进行深度学习的 良好指南 。
备注:在这个阶段不要安装任何深度学习的库,安装过程我们会在步骤 3 中介绍。步骤 2:初试深度学习
现在,你已经对这个领域有了一个初步的认识,那么你应该进一步深入了解深度学习。
根据自己的偏好,我们可以选择以下几个途径:
除了上述的先学知识,你还应该了解一些流行的深度学习库和运行他们的语言。以下是一个不太完整的列表(你可以通过查看 wiki 获得更加完整的列表):
其他一些著名的库: Mocha , neon , H2O , MXNet , Keras , Lasagne , Nolearn 。关于深度学习语言,可以查看这个 文章 。
你也可以查看查看 Stanford 的 CS231n 中的第 12 讲,概要性的了解一些深度学习库。
建议时间:1-3 周步骤 3:选择你自己的领域
这是最有趣的部分,深度学习已经应用在各个领域中,并且取得了最先进的研究成果。如果你想更深入的了解,那么作为一个读者,你最适合的路径就是动手实践。这样才能对你现在了解的内容有一个更加深入的认识。
注意:在以下的每个领域中,都会包括一个博客,一个实战项目,一个需要的深度学习库以及一个辅助课程。第一步你应该学习一下博客,然后去安装对应的深度学习库,然后再去做实战项目。如果在这个过程中,你遇到什么问题,那么可以去学习辅助课程。步骤 4:深挖深度学习
现在你应该已经已经学会了基础的深度学习算法!但是前面的路程会更加艰苦。现在,你可以尽可能高效的利用这一新获得的技能。这里有一些技巧,你应该做的,可以磨炼你的技能。
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来源: https://juejin.im/post/5a4666b6f265da4327188f2c