deeplearningDemo
Wunderlist
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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:
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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；
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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；
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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；
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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；
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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；
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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；
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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；
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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:
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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
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GAN:
http://datascienceassn.org/sites/default/files/Generative%20Adversarial%20Nets.pdf
https://github.com/255BITS/HyperGAN
三、记录开源资料：
机器学习相关
网站：
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：
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：
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
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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；
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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。
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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...
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TPU是什么鬼
五、记录集群部署
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
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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