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  • 关于机器学习和深度学习的一些心得

    最近,在复习机器学习的相关算法,按照原来的计划,现在,我应该完成了CS231n的学习和作业,可是因为一些不可抗原因,推迟了,最近整理复习,联想到,我之前的工作,我突然意识到,学习一种算法或理论,复现论文成果是一种非常好的学习方式,有点像一个闭环反馈系统,我学习了这种算法,尤其现在深度学习那么多论文出现,以我相对而言熟悉的CV领域,在我学习CS231n的课程时,我在做作业之前,会先看官网的Note,Note中我就想过,动手实现那里提到的论文中的算法,今天,恰好看到一个微信公众号推送的优秀论文,加上,前两天,我又推导了一遍机器学习中的一些算法,联想到之前,刚学完,动手实践的时候,有一种豁然开朗的感觉,那时候,需要看着公式,想着如何实现这个公式,

    说的比较乱,总结就是

    1.之前导师给的工作,我完成工作的经验,告诉我,复现论文结果对于理解,创新非常有帮助

    2.我学习机器学习时,推导公式对于理解的作用也告诉我,复现成果有利于理解算法的实现过程

    这里要说明一点,我最开始是看吴恩达老师的在Coursera上的《Machine learning》,吴恩达老师为了受众更广,也是更偏工程实践(这两点是我的个人猜测),对于理论都是浅尝辄止,通俗简单,后来,我才看的周志华老师的《机器学习》,在联想之前,真的加深理解

    3.今天,我想把之前没完成的CS231n继续完成(主要是最近有些时间了),复习了下CNN,在查找资料的时候(我个人习惯,每学一个东西,非得把原理搞透,因此,我会参考多份资料),看到了一些CNN模型的相关论文,我发现,我看不懂,我才意识到,我的所学跟现在的研究还差很远,我就又想起了过往的经历,这里做一个记录,也希望看到的同学可以监督我啦,我还是挺懒的,只有公之于众,我才能更好的督促自己,

    学习走起

    以后,我会将复现的成果汇总放到这里和我的GitHub上。

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