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常用代码

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

深度碎片的学习历程,方向与特质

持续学习的原动力

让那些束之高阁但充满魅力的论文和教材里的知识,能用普通人的语言来讲述和理解;

在知乎上做的有关机器深度学习的问答 (努力做到直观简洁,将前提知识与概念要求降到最低)

3blue1brown的神经网络学习笔记 (更早期的学习)

讲给路人听的深度学习 (早期视频系列尝试)

算法的人生启示 (近期视频系列尝试)

机器是如何获得人类的能力的 (近期的努力)

专注方向

主流核心的机器学习,深度学习,强化学习的概念,原理和算法模型(专注理解力基本功的打磨)

从0开始学习,对机器(深度)学习构建了一定程度的系统认知

将海外优质深度学习,机器学习课程,深度解剖,制作成图解视频笔记系列,力求更直观简洁的,让普通人听得懂的解读

迭代1:吴恩达深度学习(全)

迭代2:李宏毅深度学习

迭代3:吴恩达机器学习(全)

迭代4:一句话的机器学习深度学习 (复习深度学习核心概念)

从恐惧到细致深入解读机器(深度)学习论文

通过图解论文视频系列,剖析经典和前沿论文中的算法和模型创新,用更直观简洁的理解,让普通人也能了解模型原理和熟悉前沿动态;

论文早期系列解读

2017年做的一篇刚出炉的前沿论文解读

近期重读经典论文

具备理解机器学习和深度学习课程与论文所需数学基础

通过图解视频系列,解读了机器学习所需的概率论,线性代数,微积分直观理解,

3blue1brown的线代概念学习笔记 (早期尝试)

图解叶丙成概率公开课

图解机器学习的数学基础(线性代数,微积分,PCA)

长期学习项目

图解困扰大多数学习者的经典机器学习教科书 (难度较大,缓慢更新)

图解Bishop的模式识别和机器学习

图解Murphy的概率机器学习

图解Sutton的强化学习

图解深度学习花书

中短期学习项目

构建全面深入的对概率统计,线代微积分的直观理解 (大部分精力所在)

图解概率:逐步构建概率的直觉

线性代数与微积分的直觉:MIT数学课程学习笔记

图解bridgewater研报

机器是如何获得人类的能力的

代码能力

具备深度解读pytorch源代码能力

具备解读chainer源码能力

具备熟练使用keras, tensorflow写交易模型的能力

简单版模型及视频分享 (早期摸索,模型表现不好)

复杂交易模型及可视化代码 (1年前的代码,没有近期维护)

(近期代码不是学习重点,有些生疏;目前无力做代码方面的视频工作和问答)

期望中的未来工作

为企业定制机器(深度)学习培训课程,帮助实现产品中的机器(深度)学习的模型,算法,技巧,概念,能在客户,产品经理,研发人员,决策者之间实现高效准确直观的理解和沟通。

产品经理的机器(深度)学习图解手册 希望能为公司和产品经理定制基于产品的机器学习和深度学习课程

机器是如何获得人类的能力的 希望帮助非专业人士直观理解主流深度学习模型的工作原理

图解bridgewater研报 希望参与市场模型理论研究和量化对冲产品研发

个性特点

保持高度的危机感,同理心,沟通协调意识;

努力用GD+adagrad, RMSprop, Momentum的原则做好每天的积累;

有莫名强烈的将飘在云端傲视人世的科学成果打入人间的执念;

有探索直觉直观理解高深论文和课程的执念;

有包容paradox心智;

有从哲学,历史,社会角度理解科学原理的原始直觉instinct;

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