深度学习方面的学术交流平台？
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很多刚入门深度学习的朋友，往往不知道该如何获取最新的深度学习资源，包括资讯，论文，学习资料等等，有问题也不知道该与谁交流。因此这里分享一些相关途径，希望对大家的学习有所帮助。
微信公众号
有很多和深度学习相关的公众号，对学术相关进展的跟进都很及时，可以考虑有选择的关注：
- 机器之心
- 智能立方:
- paperweekly
- 哈工大scir
- 将门创投
- 炼丹实验室
- 机器学习研究会
- AI科技评论
- 全球人工智能
- 深度学习大讲堂
邮箱订阅
通过邮箱，订阅一些资源推送，是很有必要的：
- Arxiv：计算机领域，特别是深度学习领域的最新论文，一般都会先出现在Arxiv上，除了天天到Arxiv相关类别刷论文之外，也可以通过邮箱订阅自己感兴趣的类别：https://arxiv.org/help/subscribe
- 好东西传送门：包含机器学习日报，NLP日报，大数据日报，Python日报等很实用的内容，建议订阅：http://memect.com/
- 大牛的最新Paper：可以通过Google学术，订阅一些深度学习领域大牛的论文，这样一旦他们有新论文，有可以通过邮件及时得到通知,下面是我的一些订阅，不全，仅供参考：
- Geoffrey Hinton
- Yann LeCun
- Yoshua Bengio
- Andrej Karpathy
- andrew Y ng
- Richard Socher
- Tomas Mikolov
- Oriol Vinyals
- Percy Liang
- Jason Weston
- Hang Li
- Tie-Yan Liu
知乎专栏
知乎上有很多和深度学习相关的专栏，而且在知乎上可以很方便的和作者进行互动交流，也是一个很方便的方式，下面是一些我订阅的专栏：
- 炼丹实验室
- 机器之心
- 超智能体
- PaperWeekly
- 深度学习：从入门到放弃
- 智能单元
- 深度学习大讲堂
网站
这里收藏了一些不错的和深度学习相关的资源网站，可以参考： http://nlp.hivefire.com/ ，包含最新的NLP资讯和论文 https://github.com/dennybritz/deeplearning-papernotes ，作者在Google Brain，会经常更新一些自己读论文的笔记。 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/ ,Reddit的机器学习版，氛围活跃，大牛云集。
微信交流群
- PaperWeekly: 想加群，请联系微信号：zhangjun168305, 群里的交流气氛活跃，和学术。
- 将门微信群： 里面大牛云集，想加群，请加群请关注将门创投的订阅号，里面有入群方式。
上面是我平时收集深度学习论文和资讯的方式总结。我觉得更容易面临的问题，不是信息匮乏，而是信息负载，因此在有限的时间里，学会选择适合的阅读内容，更为重要。
社交网络
国内大牛一般是微博，国外大牛一般是Twitter,关注一下他们，可以了解到很多第一手的消息。
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说到学术平台，我这里自荐一下我们的PaperWeekly。PaperWeekly是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。
目前，我们有以下几个栏目：
1、一周论文。每周六分享一篇原创的高质量综述文章，针对某一个topic对多篇相关的paper进行综述，方便工作比较忙的童鞋来了解某一个领域的最新进展，也方便正在找研究方向的童鞋来寻找思路。从去年9月开始第一期，坚持每周一期，上周刚刚分享到第37期。综述文章的作者是来自海内外相关领域的phd和master，也有少量的行业工程师。目前我们有一个将近100人的作者团队，在业余时间来分享知识给大家。
PaperWeekly 第37期 | 论文盘点：检索式问答系统的语义匹配模型（神经网络篇）
PaperWeekly 第36期 | Seq2Seq有哪些不为人知的有趣应用？
PaperWeekly 第35期 | 如何让聊天机器人懂情感
PaperWeekly 第34期 | End-to-End任务驱动对话与数据库的衔接
2、每周值得读。每天我们会将arxiv上的水paper过滤掉，将精华的文章分享到微博上，并配上该篇paper的亮点和贡献。每周日将本周值得读的paper汇总起来在公众号和知乎专栏上发布出来，方便大家了解到最新的研究进展。目前我们有一个100多人的arxiv志愿者团队，利用业余时间为社区提供方便。
本周值得读 | 当我们谈论NLP、CV和DL的时候，我们在读什么？
本周值得读 | 嘀~ 您有一份优质论文大礼包
论文推荐：中文分词，文本表示，CNN，Slam | 本周值得读 #32
论文推荐：语义分割，对话系统，机器翻译，Slam | 本周值得读 #33
论文推荐：机器阅读理解，文本摘要，Seq2Seq加速 | 本周值得读 #34
3、读者交流群。为了方便我们的读者进行交流，去年九月开始建立读者群，至今已经建立了7个nlp交流群，2个cv交流群（周六刚刚开始建的，目前第一个已满。）。为了保证群内交流的质量，我们谢绝了很多爱好者的加入，希望群内保持一个较好的学术交流氛围，也欢迎各位加入。
4、Phd Talk。今年年初的时候，受一个高中同学的启发，决定做这个Phd Talk。其实这种形式之前有很多家在做了，雷锋网、csdn、将门等等都在做。当时一个很朴素的想法就是，希望更多“不知名”的大牛可以分享他们扎实的工作给大家，深度学习或者人工智能其实不仅仅只有Bengio、Lecun他们，还有很多默默无闻的大牛们，他们默默地做着一些影响和改变世界的工作。基于这个初衷，我们开始了第一期talk，没半个月举行一次，本周会举行第七期。
Galactic Dependencies依存关系数据集+细粒度语言类型学预测 | 实录·PhD Talk #06基于深度
学习的中文分词 | 实录·PhD Talk #5
第4期Talk实录 | 基于知识库的问答
第3期Talk实录 | 数据驱动的大规模分类体系构
建第2期Talk实录 | 词向量的几何分布及其应用
第1期Talk实录 | CN-DBpedia构建技术和思路
5、论文共读。最近一个月，我们开始尝试一个非常费力的服务，论文共读小组，目前有知识图谱、多模态、GAN、Chatbot 和 QA 五个组，大家每周一起研读一篇 paper。为了保证共读小组的效果，我们采用邀请制进行。一篇好的 paper，经典的 paper 应该多读，多讨论，相互讨论，与作者讨论，碰撞火花，启迪思维，讨论出来的东西可以沉淀下来，以供后来者参考。这件事我从去年的时候就有了想法，无奈精力有限一直没能开始，直到最近一段时间，有了开发团队才开始铺开做。我们会不断扩展到大家关心的各个领域里，聚集更多的人来一起研读论文。最近的几次活动，我们都将paper的一作邀请来了，包括
童鞋等等。除了固定的几个group之外，我们建立了一个一周热文组，一起读了Fb的那篇FastSeq和Socher的那篇Abstractive Summarization。
每周一起读 | 知识图谱阅读小组
多模态小组阅读笔记精选 | 每周一起读 #7
Chatbot专题阅读小组 | 每周一起读 #08
QA专题阅读小组 | 每周一起读 #09
6、论文访谈间。很早之前，
老师就在一起交流过，建议我们可以尝试做类似 MIT Technology Review 那样的报道，当时我并没有想清楚如何来做。最近我们又沟通了一次，想一起把国内录用的 ACL 工作宣传报道一下，于是成立了一个 10 多人的记者团，记者们都是来自各大高校的研究生，具有非常强的专业基础，并且都是 PaperWeely 的忠实读者，其中有几位都是知乎小 V，比如
很有影响力。我们之前的 paper note 主要还是面向有一定基础的同学，或者正好是做这个方向的同学，而这次尝试希望可以挑战难度，用尽量浅显易懂的语言把 paper 的贡献和亮点介绍清楚，让更多读者可以了解到人工智能到底发展到什么阶段了。
“嘿，机器，你是怎么做好翻译的呀？” “来，我画给你看！” | 论文访谈间 #01
让问答更自然 - 基于拷贝和检索机制的自然答案生成系统研究 | 论文访谈间 #02
7、大牛约稿。我们不定期地会和学术界的大牛老师和工业届的大牛cto约稿，分享一些比较大的话题。
当知识图谱“遇见”深度学习
综述 | 知识图谱研究进展
特约 | 医疗AI的机遇与挑战
特邀 | 围棋人机大战一周年：如何让AlphaGo更快更轻盈
感谢大家可以看完。如果你对我们感兴趣，欢迎关注我们：
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一直没有怎么经营知乎，今天无聊想起来搜了一下自己。没想到就看到这个问题了，以及居然！被！好！评！了！
将门是一家创投机构，关注技术驱动型的创业公司。除此之外，我们用心打造了围绕着人工智能各个方向的主题交流群，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人。每一位入群的朋友全部手动审核报名表。
一年了，每一次做技术分享时总是心惊肉跳，生怕网又不好了，嘉宾又找不到了，怠慢了每一位守在电脑前的朋友。
还好一路过来，有大家的支持。我们会一直怀着敬畏之心，给大家奉献更多优质的技术内容。
想要入群的朋友，可以关注将门的微信（thejiangmen），然后回复加群。填写报名表，审核通过后我们会手动邀请进群。
最后附上我们往期部分线上talk的回顾和PPT吧：
计算机视觉
1. 嘉宾：商汤科技CEO 徐立
文章回顾：计算机视觉的完整链条，从成像到早期视觉再到识别理解
2. 嘉宾：格灵深瞳CTO 赵勇
文章回顾：计算机视觉在安防、交通、机器人、无人车等领域的应用
3. 嘉宾：上交大教授 马利庄
文章回顾：可视媒体大数据的智能处理技术与应用
4. 嘉宾：阿里资深总监 华先胜
文章回顾：图像搜索的前世今生
5. 嘉宾：谭平 360人工智能研究院副院长
主题：从SfM、SLAM到自主机器人
视频：http://pan.baidu.com/s/1sl5zqUT
PDF：http://pan.baidu.com/s/1nvbfs3f
6. 嘉宾：周博磊 MIT在读博士
主题：理解和利用CNN的内部表征
视频：https://pan.baidu.com/s/1dF3MWvf
PDF：https://pan.baidu.com/s/1jI8w5dc
7. 嘉宾：吴佳俊 MIT在读博士
主题：生成和识别三维物体
视频：http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-1351e3d20155491dbdfc6125e75b1c48
PDF：https://jiajunwu.com/jiajunwu_3d_jiangmen.pdf
机器人
1. 嘉宾：张一茗 速感科技 CTO
主题：给机器人一双慧眼——机器人视觉系统进化史
视频：
http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-82fb6ca462c64124b77d831afcb17c98
PDF：http://pan.baidu.com/s/1skNZGk9
2. 嘉宾：高翔 清华大学自动化导航研究所博士生
主题：视觉SLAM的基础知识
视频：
http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-be677f47f1a1484f895fe05eb6af8468
PDF：http://pan.baidu.com/s/1o8lMt42
3. 嘉宾：张浩 蓝胖子机器人 CTO
主题：Moble manipulator as general purpose robot: technology & vision
视频：
http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-f784df3a2d14450bb6d1c685d85fda8c
PDF：http://pan.baidu.com/s/1nv0b64p
5. 嘉宾：韩峰涛 珞石科技联合创始人
主题：工业机器人控制系统设计综述
视频：http://pan.baidu.com/s/1geF7A8N
PDF：http://pan.baidu.com/s/1kVbejjx
6.嘉宾：冯思远 丰田研究院 主题： 基于分层优化的人形机器人控制 视频： http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-9553f97efcd5443692c76adc537d34da（因为冯博声音太好听了，导致沉醉了，前几分钟没录上==） PPT：http://pan.baidu.com/s/1gfp34zD
自然语言处理
1. 嘉宾：鲍捷 文因互联CEO
主题：知识管理和语义搜索的哲学思考
视频：http://pan.baidu.com/s/1jIwgWsu
PDF：http://pan.baidu.com/s/1bpgMjWr
2. 嘉宾：王仲远 Facebook Research Scientist
主题：如何让机器像人类一样理解短文本
视频：
http://jiangmen.gensee.com/webcast/site/vod/play-15da50b39c4f411b860b48c4cc8f6b81
PDF：http://pan.baidu.com/s/1pL0GBWZ
3. 嘉宾：刘知远 清华大学计算机系助理教授
主题：表示学习与知识获取
视频：http://pan.baidu.com/s/1gePJ9kv
PDF：http://pan.baidu.com/s/1dE8mDk1
4.嘉宾：王昊奋 深圳狗尾草智能科技公司CTO
主题：从通用知识图谱到行业图谱—关键技术及行业应用浅析
视频：http://pan.baidu.com/s/1c2Ny2uk
PDF：http://pan.baidu.com/s/1pKSR26B
机器学习
1. 嘉宾：刘铁岩 微软亚洲研究院首席研究员
主题：AI时代，机器学习最新技术趋势解读
视频：https://pan.baidu.com/s/1pLAmQ0r
PDF：https://pan.baidu.com/s/1cra7ue
2. 嘉宾：秦涛 微软亚洲研究院主管研究员
主题：Dual learning: a new learning paradigm
视频：上>>http://pan.baidu.com/s/1sliyGFz；
下>>http://pan.baidu.com/s/1b5DFUe；
PDF：http://pan.baidu.com/s/1eSr8B6M
3. 嘉宾：王太峰 微软亚洲研究院主管研究员
主题：浅谈分布式机器学习算法和工具
视频：https://v.douyu.com/show/YAox276N2m07Vz8Z
PDF：https://pan.baidu.com/s/1nv79KfR
4. 嘉宾：边江 微软亚洲研究院主管研究员
主题：机器学习驱动下的内容分发和个性化推荐
视频：https://pan.baidu.com/s/1jIx6Rky
PDF：https://pan.baidu.com/s/1pL2g2hX
2017.3.23日更新！
一觉醒来，收到 了90多个赞，受宠若惊！那就再分享一个小惊喜吧。昨天Yann LeCun在清华的Talk上，我门同事冲破重重阻挡，带着为Yann特制的爱心T恤，合到了影。今天Yann发这张照片个人的Facebook主页了，小扎居然还点了赞。
转载于:https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/9436636.html
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