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:wave: ML/DL学习笔记（基础+论文）

ML&DL&Linux&Python笔记

在cs231n笔记的基础上进一步扩展, 是我ML&DL学习总结的记录.

changelog

  • 2018年11月15日:

    最近在看目标检测部分内容, 主要会看RCNN->SPP-Net->Fast RCNN->Faster RCNN, 总结的书写方式要改变下, 为了节省时间, 提高效率, 更多增加自己的思考, 决定不再弄论文的翻译复制过来, 在上面的基础上做笔记这样的方式了, 准备按照架构的流程, 理清架构的思路, 以问题推动思考的方式来进行学习.

    希望可以帮助自己更深入的理解.

  • 2018年11月19日:

    准备开始看Yolo/SSD系列.

    这几天看完了RCNN系列的文章, 略感心累.

    准备过些日子重新在整理下文档结构吧.

  • 2018年11月30日:

    看完了RCNN系列, 看完了SSD&Faster的实现, YOLO简单过了一下, 接下来准备看下其他的关于目标检测算法论文.

  • 2018年12月04日:

    看完了RFCN, 可变形卷积, FPN, 再往后就是mask-rcnn等更为牛逼的网络了, 可是自我感觉, 到目前来说, 或许应该暂停下了, 准备开始复现代码了.

    编程能力是基石, 不可缺少, 这个不稳, 一切都不靠谱, 需要上手练练了, 之前只是看了下Faster/SSD的代码, 其他就没有详细读过了, 感觉应该仔细学习下tensorflow, 先从Cifar10的分类网络练手吧!

    后续的代码的提交, 会在另一个仓库里更新

已读论文
  1. 2012
    1. AlexNet
  2. 2013
    1. NiN
  3. 2014
    1. OverFeat
    2. GoogLeNet
    3. VGG
    4. R-CNN
    5. SPP-Net
  4. 2015
    1. 深度学习综述(三巨头, 简单看了下)
    2. BN-GoogLeNet
    3. InceptionV2/V3
    4. ResNet
    5. FCN
    6. Deconvolution Network(Semantic Segmentation)
    7. Fast R-CNN
    8. YOLO-V1
    9. SSD
    10. HED(简单看了下)
    11. STN(简单看了下, 为了进一步了解可变形卷积)
  5. 2016
    1. Faster R-CNN
    2. YOLO-V2(简单看了下改进)
    3. FPN
    4. R-FCN
  6. 2017
    1. SeNet
    2. DenseNet
    3. SqueezeNet
    4. Deformable ConvNet
  7. 2018
    1. YOLO-V3(简单看了下改进)

后期想法

调整文件结构

  1. 基础文章收集到一起
  2. 论文部分进行一下分类归档
  3. 删除文章未使用的图片
  4. 复现分类网络
关于CS231n笔记部分内容

CS231n课程笔记的翻译，始于@杜客在一次回答问题“应该选择TensorFlow还是Theano？”中的机缘巧合，在取得了授权后申请了知乎专栏智能单元 - 知乎专栏独自翻译。随着翻译的进行，更多的知友参与进来。他们是@ShiqingFan，@猴子，@堃堃和@李艺颖。

大家因为认同这件事而聚集在一起，牺牲了很多个人的时间来进行翻译，校对和润色。而翻译的质量，我们不愿意自我表扬，还是请各位知友自行阅读评价吧。现在笔记翻译告一段落，下面是团队成员的简短感言：

@ShiqingFan：一个偶然的机会让自己加入到这个翻译小队伍里来。CS231n给予了我知识的源泉和思考的灵感，前期的翻译工作也督促自己快速了学习了这门课程。虽然科研方向是大数据与并行计算，不过因为同时对深度学习比较感兴趣，于是乎现在的工作与两者都紧密相连。Merci!

@猴子：在CS231n翻译小组工作的两个多月的时间非常难忘。我向杜客申请加入翻译小组的时候，才刚接触这门课不久，翻译和校对的工作让我对这门课的内容有了更深刻的理解。作为一个机器学习的初学者，我非常荣幸能和翻译小组一起工作并做一点贡献。希望以后能继续和翻译小组一起工作和学习。

@堃堃：感谢组内各位成员的辛勤付出，很幸运能够参与这份十分有意义的工作，希望自己的微小工作能够帮助到大家，谢谢！

@李艺颖：当你真正沉下心来要做一件事情的时候才是学习和提高最好的状态；当你有热情做事时，并不会觉得是在牺牲时间，因为那是有意义并能带给你成就感和充实感的；不需要太过刻意地在乎大牛的巨大光芒，你只需像傻瓜一样坚持下去就好了，也许回头一看，你已前进了很多。就像老杜说的，我们就是每一步慢慢走，怎么就“零星”地把这件事给搞完了呢？

@杜客：做了一点微小的工作，哈哈。

感谢对于CS231n的笔记的翻译。

关于Linux相关知识

Linux新手，总是遇到各种问题，希望收集起来，可以作为一个知识的积累。

关于Python

主要穿插在笔记代码中。

关于Net-Paper中的paper

大多数是直接参考slim的代码和http://noahsnail.com博客内容, 博客中没有的直接谷歌.

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

"通天塔(有很多论文翻译, 虽然翻译的一般, 但是可以看)": http://tongtianta.site/

https://arxiv.org/

感谢开源社区，感谢网络世界，感谢帮助到我的所有人。

笔记随时在补充，更新。