深度学习(Deep Learning)资料

https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md

• 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》

介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序，从1940年开始讲起，到60-80年代，80-90年代，一直讲到2000年后及最近几年的进展。涵盖了deep learning里各种tricks，引用非常全面.

• 《An Introduction to Deep Learning: From Perceptrons to Deep Networks》

介绍：深度学习概述：从感知机到深度网络，作者对于例子的选择、理论的介绍都很到位，由浅入深。翻译版本：http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html

• 《深度学习与统计学习理论》

介绍:作者是来自百度，不过他本人已经在2014年4月份申请离职了。但是这篇文章很不错如果你不知道深度学习与支持向量机/统计学习理论有什么联系？那么应该立即看看这篇文章.

• 《UFLDL-斯坦福大学Andrew Ng教授“Deep Learning”教程》

介绍:本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里机器学习课程，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。此外这关于这套教程的源代码在github上面已经有python版本了 UFLDL Tutorial Code

*《Deep Learning for Natural Language Processing and Related Applications》

介绍:这份文档来自微软研究院,精髓很多。如果需要完全理解，需要一定的机器学习基础。不过有些地方会让人眼前一亮,毛塞顿开。

• 《Recommending music on Spotify with deep learning》

介绍:利用卷积神经网络做音乐推荐。

• 《Neural Networks and Deep Learning》

介绍：神经网络的免费在线书，已经写了三章了，还有对应的开源代码：https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 爱好者的福音。

• 《Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列》

介绍: 很多干货，而且作者还总结了好几个系列。另外还作者还了一个文章导航.非常的感谢作者总结。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（二）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（五）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（六）

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）

• 《Deep learning Reading List》

介绍:深度学习阅读清单

• 《Caffe》

介绍:Caffe是一个开源的深度学习框架，作者目前在google工作，作者主页Yangqing Jia (贾扬清)

• 《A Brief Overview of Deep Learning》

介绍: 谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议

• 《A Deep Dive into Recurrent Neural Nets》

介绍: 非常好的讨论递归神经网络的文章，覆盖了RNN的概念、原理、训练及优化等各个方面内容，强烈推荐！本文作者Nikhil Buduma还有一篇Deep Learning in a Nutshell值得推荐

• 《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》

介绍:IVAN VASILEV写的深度学习导引：从浅层感知机到深度网络。高可读

• 《Introduction to Deep Learning Algorithms》

介绍:Deep Learning算法介绍，里面介绍了06年3篇让deep learning崛起的论文