DeepLearning

入门资料

• 1. 《机器学习》 周志华
• 2. 《深度学习》 Yoshua+Bengio+Ian+GoodFellow
• 3. 《神经网络与深度学习》 Michael Nielsen    
• 4. 《斯坦福大学深度学习基础教程》 Andrew Ng（吴恩达）      
• 5. 《模式识别与机器学习》 Christopher Bishop
• 6. 《Tensorflow实战Google深度学习框架》 郑泽宇 顾思宇
• 7. 《机器学习实战》 PelerHarrington
• 8. 机器学习 吴恩达 cs229个人笔记
  • 官网（笔记）  
  • 视频（中文字幕）
• 9. 机器学习 吴恩达 Coursera个人笔记  
  • 视频（含官方笔记）      
• 10. 深度学习 吴恩达 个人笔记  
  • 视频
• 11. 深度学习 李飞飞 已授权个人翻译笔记        
  • 视频

神经网络模型概览

• 1. 一文看懂25个神经网络模型

CNN

• 1. 94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景
• 2. 从LeNet-5到DenseNet
• 3. CNN变体：图像分类神经网络

GAN

• 1. GAN原理学习笔记
• 2. GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo
• 3. 机器之心GitHub项目：GAN完整理论推导与实现
• 4. 极端图像压缩的对抗生成网络

LSTM

• 1. （译）理解长短期记忆(LSTM) 神经网络

前沿神经网络

CapsNet

• 1. 先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现
• 2. CapsNet入门系列
  • CapsNet入门系列之一：胶囊网络背后的直觉
  • CapsNet入门系列之二：胶囊如何工作
  • CapsNet入门系列之三：囊间动态路由算法
  • CapsNet入门系列之四：胶囊网络架构

目标检测模型YOLO

• 目标检测模型YOLO v3问世
• 目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)

优化算法    

• 1. 优化算法纵览
• 2. 从梯度下降到Adam
• 3. 从梯度下降到拟牛顿法：盘点训练神经网络的五大学习算法
• 4. 正则化技术总结
  • 1. [视频讲解]史上最全面的正则化技术总结与分析--part1
  • 2. [视频讲解]史上最全面的正则化技术总结与分析--part2
• 最优化算法系列（math）

梯度问题

• 神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸

深度学习相关算法    

SVD

• 1. 关于奇异值分解SVD的总结（PCA、LDI）
• 2. 奇异值分解（SVD）
• 3. 奇异值分解(SVD)原理详解及推导    

迁移学习

• 1. 迁移学习：经典算法解析
• 2. 什么是迁移学习 (Transfer Learning)？这个领域历史发展前景如何？
• 3. 迁移学习个人笔记  

SVM

• SVM通俗导论 July（本文章是我看过最好的SVM导论）
• Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM （SMO训练过程总结得清晰易懂）

工具平台使用  

Tensorflow

• 【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总
• 《21个项目玩转深度学习———基于TensorFlow的实践详解》  

MXNet

• Gluon

数据集  

• 1. 25个深度学习相关公开数据集

To do list:

• 继续学习
• 将收藏过的文章转移到此项目
• 将CS231n官方笔记授权翻译总集篇整合成pdf