深度学习入门及深度学习学习路线
最近一段老师逼着搞论文,都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料,个人觉得写的实在是太精彩了,必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客,里面包含了原理(即数学推导)和实践(代码实现),对于入门来讲实在是合适不过的了。
声明:本文只负责推荐,原文并非我写,尊重原创。
在这放上原作者写的前言:
下面给出每一部分的主题和详细链接。
入门深度学习部分
第一部分:感知机部分
零基础入门深度学习-感知机
第二部分:线性单元和梯度下降
零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降
第三部分:神经网络和反向传播算法
零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法
第四部分:卷积神经网络
零基础入门深度学习-卷积神经网络
第五部分:循环神经网络
零基础入门深度学习-循环神经网络
第六部分:长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)
第七部分:递归神经网络
零基础入门深度学习-递归神经网络
看完这几篇文章之后,绝对有一种豁然开朗的感觉,确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的,非常佩服原作者,写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后,估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习,但是接着该咋走呢?我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的,我只是推荐给大家而已)。
深度学习论文学习路线(Deep Learning Papers Reading Roadmap)
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