深度学习论文阅读路线图-低调大师

深度学习论文阅读路线图

2017-05-21 612

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

2017-05-22

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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...

2017-05-22

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