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机器学习资料

2017年9月9日 - 机器学习

无人机拍摄农场植物照片,自动上传到云存储,触发图像识别系统对照片进行分类,将分类结果(正常生长/有病虫害)通过短信等方式通知农场管理人员。最近在研究怎么实现这么一个东西,很显然,难度在于图像识别系统的构建。

在对一些深度学习开源框架进行初步了解之后,觉得caffe这个项目比较符合我们的需求,它的强项也在于图像识别方面。对caffe的学习又促使我去了解更多的相关概念,比如基本的机器学习算法,深度学习使用到的各种网络,比如卷积神经网络。陆陆续续看了不少资料,为了方便以后回顾,这里把我看过的大部分内容列出来。

近200篇机器学习&深度学习资料分享
深度学习框架Caffe源码解析
零基础入门深度学习
Caffe fine-tuning 微调网络
Caffe学习之caffe具体运行流程分析
卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别猫咪
长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构
机器学习常见算法分类汇总
A Practical Introduction to Deep Learning with Caffe and Python
深度学习概述:从感知机到深度网络
have-fun-with-machine-learning
Understanding and coding Neural Networks From Scratch in Python and R

暂时这么多,如果工作需要进行更多这方面的研究,以后这个列表还会继续更新。

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