Red neuronal de referencias (libros de texto, cursos en línea) para principiantes

Question

Quiero aprender las Redes Neuronales. Soy un Lingüista Computacional. Sé estadística de la máquina enfoques de aprendizaje y puede código en Python.

Estoy buscando para iniciar con sus conceptos, y conocer uno o dos modelos más populares que puede ser útil desde la Lingüística Computacional de la perspectiva.

He navegado por la web de referencia y encontré un par de libros y materiales.

• Ripley, Brian D. (1996) Reconocimiento de patrones y Redes Neuronales, Cambridge

• Obispo, C. M. (1995) Redes Neuronales para el Reconocimiento de patrones, Oxford: Oxford University Press.

• algunos enlaces, como en esta tesis, estas notas del curso (Universidad de Toronto Departamento de Psicología), estas notas del curso (Universidad de Wisconsin Ciencias de la computación) y de esta presentación de diapositivas (Facebook Investigación).

Coursera cursos son generalmente agradable, si alguien sabe algo relevante de ellos. Yo prefiero los materiales con lenguaje lúcido y numerosos ejemplos.

Answer 1

Estás de suerte! Hay un número increíble de recursos disponibles en el momento. En particular, se podía ver en:

• un curso de Coursera empezar pronto
• ha publicado recientemente un libro de texto online por algunos de los líderes en el campo (Goodfellow, Bengio y Courville)
• estas notas de la conferencia, y esta visión general, que están más orientados hacia el procesamiento del lenguaje natural
• un conjunto de publicaciones en el blog con hermosas visualizaciones por Chris Olah
• dos bien apoyado en herramientas con interfaces python y tutoriales en línea: Tensorflow y Theano

Answer 2

Principales referencias:

Cursos de aprendizaje profundo:

• Andrew Ng curso de aprendizaje de máquina tiene una buena sección de introducción a las redes neuronales.
• Geoffrey Hinton del curso: Coursera Redes Neuronales para el Aprendizaje de Máquina (otoño de 2012)
• Michael Nielsen gratis libro las Redes Neuronales y el Aprendizaje Profundo
• Yoshua Bengio, Ian Goodfellow y Aarón Courville está escribiendo un libro sobre el aprendizaje profundo
• Hugo Larochelle del curso (videos + diapositivas) en la Universidad de Sherbrooke
• Stanford tutorial (Andrew Ng, et al.) en la Supervisión de la Característica de Aprendizaje y el Aprendizaje Profundo
• Oxford ML curso 2014-2015
• NVIDIA Profundo de aprendizaje del curso (verano 2015)
• Google Aprendizaje Profundo curso de Udacity (enero de 2016)

La PNL orientado a:

• Stanford CS224d: Aprendizaje Profundo para el Procesamiento del Lenguaje Natural (primavera de 2015) por Richard Socher
• Tutorial dado en NAACL HLT 2013: Aprendizaje Profundo para el Procesamiento del Lenguaje Natural (sin Magia) (videos + diapositivas)

Visión orientada a:

• CS231n Convolucional de Redes Neuronales para el Reconocimiento Visual por Andrej Karpathy (una versión anterior, más corto y menos pulido: guía del Hacker a las Redes Neuronales).

Kit de herramientas específicas de tutoriales:

• DL4J (Java): http://deeplearning4j.org/documentation.html
• Theano (Python, Y. Bengio): http://deeplearning.net/
• La máquina de Aprendizaje con Torch7 (Lua, LeCun): http://code.madbits.com/wiki/doku.php
• H2O Aprendizaje Profundo (Java): http://0xdata.com/product/deep-learning/
• Café (C++, UCB): http://caffe.berkeleyvision.org/
• Nervana Profunda del Curso de Aprendizaje

Answer 3

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

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

Este ha sido mi favorito de los recursos. Comenzó con la universidad de Stanford de la máquina de aprendizaje del curso, pero prefieren leer más conferencias. Sobre todo porque las lecturas son un ejemplo.