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。