【独家】深度学习论文阅读路线图-低调大师

【独家】深度学习论文阅读路线图

2017-04-02 639

如果你是深度学习领域的一名新手，可能会遇到的第一个问题是“应该从哪篇论文开始读起呢？”

这里给出了深度学习论文阅读路线图！

路线图按照下面四个准则构建而成：

从提纲到细节
从经典到前沿
从通用领域到特定领域
专注于最先进的技术

你将会发现很多近期发表但是确实值得一读的论文。

我们将持续不断的给这条路线图添加论文。

1

深度学习历史和基础

1.0 书籍

1.1调查

1.2 深度信念网络(DBN) (深度学习开篇的里程碑)

1.3 ImageNet进展（深度学习从此爆发）

1.4语音识别进展

阅读完上面这些论文后，通过对深度学习模型（包括CNN，RNN，LSTM）的基础框架，以及深度学习如何应用于图像和语音识别问题的理解，你将会对深度学习的历史有一个基本的认识。下面的论文将带你深入理解深度学习模型，深度学习在不同领域的应用和前沿。我们建议你根据自己的兴趣和研究方向

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2017-04-03 00:00:00

机器学习，因为难，所以有兴趣---史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷（转）

http://www.cnblogs.com/hellochennan/p/5423740.html 让我们从机器学习谈起导读：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一：图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛，被互联网界大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性。而他们的研究方向，则全部都...

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2017-04-03 00:00:00

【干货】张长水：图像识别与机器学习

导读 6月6日清华人工智能论坛上，张钹院士针对当下浮躁的“人工智能热”，告诫我们要冷静地面对人工智能。王生进教授、张长水教授、郑方教授、微软芮勇、搜狗王小川分别发言。学界泰斗与产业嘉宾精彩的演讲，碰撞出一大批关于人工智能过去、现在、未来的真知灼见。演讲全文：图像识别是人工智能领域非常核心的一个课题。同时从研究的角度来看，机器学习也是人工智能下的一个研究方向。因此，这个题目会更容易引起大家的共鸣。一、什么是图像识别？图像识别是什么？以这张图像为例，第一个问题是：在这个图像里面有没有街灯。在学术研究中，我们把这个问题叫作图像检测。第二个问题就是把街灯的位置给找出来，这叫做定位。第三个问题是物体的分类和识别，指出这是山，这是树，这个是招牌，建筑。我们可能还会对整张图片做一个场景的分类，是在什么环境下拍照的。它可能是一个室外的图像，关

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