自学深度学习之计算机视觉的入门资料推荐

摘要

本文介绍深度学习入门的一些推荐资料和阅读指导.

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筛选标准

自学深度学习, 需要学习的内容太多, 很容易在中途放弃. 一套简明, 友好的入门资料非常重要. 以下几条是选书标准 :

1. 面向深度学习中的计算机视觉, 有意识的回避传统的机器学习, 缩短入门路径.
2. 数学零基础: 只要求一元函数求导, 多元函数偏微分, 矩阵乘法, 正态概率分布. 全部就这 4 项了, 没有"等等"两字.
3. 使用尽可能少的数学符号, 尽可能避免复杂的公式嵌套. 数学符号应尽可能全书统一.
4. 纯 Python, 不使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架.
5. 所有的基础理论都给出底层代码实现, 全书源码可以下载.
6. 使用同一套 Python 类库代码, 同一个代码风格贯穿全书. 拒绝每一章都定义新的函数风格, 使用新的参数类型.

资料推荐

1 .入门第一本: Python神经网络编程

2 .入门第二本: 深度学习入门 基于Python的理论