面向初学者的神经网络参考（教科书，在线课程）

我想学习神经网络。我是计算语言学家。我知道统计机器学习方法，并且可以使用Python进行编码。

我希望从其概念入手，并从计算语言学的角度了解一种或两种可能有用的流行模型。

我浏览了网络以供参考，并找到了一些书籍和材料。

• Ripley，Brian D.（1996）模式识别与神经网络，剑桥

• Bishop，CM（1995年），《神经网络用于模式识别》，牛津：牛津大学出版社。

• 一些链接，例如本文，这些课程笔记（多伦多大学心理学系），这些课程笔记（威斯康星大学计算机科学大学）和此幻灯片（Facebook研究）。

如果有人知道课程，Coursera课程通常很好。我更喜欢具有清晰语言和大量示例的材料。

你真幸运！目前有数量惊人的资源。特别是，您可以查看：

• 一个Coursera课程即将开始
• 该领域的一些领导人（Goodfellow，Bengio和Courville）最近出版的在线教科书
• 这些讲义和本概述更注重自然语言处理。
• 克里斯·奥拉（Chris Olah）的一组博客文章，具有精美的可视化效果
• 两个具有python接口且在线教程的受支持的工具包：Tensorflow和Theano

主要参考资料：

深度学习课程：

• 吴安德（Andrew Ng）的机器学习课程有一个很好的神经网络入门部分。
• 杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）的课程：机器学习的Coursera神经网络（2012年秋季）
• 迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）的免费书《神经网络与深度学习》
• Yoshua Bengio，Ian Goodfellow和Aaron Courville写了一本关于深度学习的书（2016）
• 雨果·拉罗谢尔（Hugo Larochelle）在舍布鲁克大学的课程（视频和幻灯片）
• Stanford的无监督特征学习和深度学习教程（Andrew Ng等）
• 牛津大学ML 2014-2015课程
• NVIDIA深度学习课程（2015年夏季）
• Google的Udacity深度学习课程（2016年1月）

面向NLP：

• Stanford CS224d：自然语言处理的深度学习（2015年春季），作者：Richard Socher
• 在NAACL HLT 2013上提供的教程：自然语言处理的深度学习（无魔术）（视频+幻灯片）

面向视觉：

• CS231n用于视觉识别的卷积神经网络（由Andrej Karpathy撰写）（以前的版本，更短，更简洁：黑客的神经网络指南）。

特定于工具包的教程：

• DL4J（Java）：http：//deeplearning4j.org/documentation.html
• Theano（Python，Y。Bengio）：http：//deeplearning.net/
• 使用Torch7的机器学习（Lua，LeCun）：http ://code.madbits.com/wiki/doku.php
• H2O深度学习（Java）：http：//0xdata.com/product/deep-learning/
• 卡菲（C ++，UCB）：http : //caffe.berkeleyvision.org/
• Nervana的深度学习课程

http://www.kdnuggets.com/2015/11/seven-steps-machine-learning-python.html

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

这是我最喜欢的资源。从斯坦福机器学习课程开始，但是喜欢阅读而不是听课。特别是因为读数是基于示例的。

https://coorsy.com/topics/artificial-neural-network/for-beginners

您可以在此处从许多课程提供商处在线浏览课程。另外，我建议您在那里查看相关主题。

神经网络和深度学习是一个可行的起点。

神经网络和深度学习是一本免费的在线书籍。这本书将教您以下方面的知识：

神经网络是一种美丽的，受生物启发的编程范例，它使计算机能够从观测数据中学习深度学习，用于神经网络的功能强大的一组学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别，语音中的许多问题提供了最佳解决方案识别和自然语言处理。本书将教您神经网络和深度学习背后的许多核心概念。

为了快速学习，我会选择：

伟大的老师研究者Nando de Freitas的深度学习讲座：https : //www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

为了使您对Python的编程理论有深入的了解，Andrej Karpathy的这些资料：http ://cs231n.github.io/

对于NLP：https： //arxiv.org/abs/1510.00726

http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/

这为您的深度学习之旅提供了很好的指导。