深度学习论文阅读路线图
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选择下面的论文进行阅读。
2深度学习方法
2.1模型
2.2优化
2.3无监督学习/深度生成模型
2.4RNN/ Sequence-to-Sequence模型
2.5神经图灵机
2.6深度强化学习
2.7深度迁移学习/终生学习/强化学习
2.8One Shot深度学习
3应用
3.1NLP(自然语言处理)
3.2目标检
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吴恩达离职百度 | 一别两宽,各奔前程
图1 外媒报道 ------------------ 【福利】2017云栖大会深圳峰会 3月27-29日,37场分论坛,100余嘉宾 阿里云总裁、CTO及首席科学家到场分享 涵盖全球技术热点 点击文末阅读原文 免费限时报名 报名详情见文末 ------------------ 这个离开状似突然 3月22日,吴恩达(Andrew Ng)在英文自媒体平台Twitter等个人社交平台发表公开声明,表示自己即将从百度离职,关于去向,吴恩达的表述留下了令人遐想的空间——“我未来的工作除了推动大公司使用人工智能,还包括丰富的创业机会以及进一步的人工智能研究”。 图2 吴恩达社交主页更新 就在吴恩达发布离开的个人声明不久,百度官方也迅速发表了充满情怀的声明文章——《Hey, Andrew, 友谊地久天长!》,散发着“我们和Andrew是和平分手,祝彼此都有似锦前程”的味
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演讲实录丨华刚 计算机视觉的黄金时代:机遇与挑战
计算机视觉的黄金时代:机遇与挑战 华刚 微软亚洲研究院视觉计算组组长、资深计算机视觉专家 华刚:大家下午好!今天报告题目是计算视觉的黄金时代,机遇与挑战。如果我们看到这个题目,关键字有几个,第一个是计算机视觉,第二个黄金时代,第三个第四个机遇挑战。 基于这四个关键字给大家讲讲我的理解和看法。什么是计算机视觉?学术的观点定义领域的话,计算机视觉我们从图象和视频中间提取数值和符号计算机系统。我们说一个愿景能让计算机像人类一样看到并理解图象,我们认为是一个黄金时代回顾一下计算机视觉真正发展的历史。基本上来讲计算机视觉历史第一个萌芽阶段,1955年到1979年的时间,这个领域还是相对比较新的领域。在55年我们对于计算机视觉提出一个展望,在MIT一个暑期人工智能会议上。我们在三四个月内能不能把计算机视觉工作解决了,直到今天还没有完全解决。中间经历了很多发展,在70年代麻省理工真正成立研究小组,开设第一门计算机视觉课程。 从今天来讲,我们看到会是非常简单一个图片,是一些像块状的物体,这是MIT第一篇博士论文。称之为萌芽阶段,大家处于一种探索状态,这个领域怎么走?早期期望说三个月把这个问题解...
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