Deep Learning 相关学习资料整理

本文主要收集了圈内比较知名的deep learning系统教程,基本上都是DL界的大牛们写的,后面两个教程还有公开视频,方便deep learing初学者快速入门。后面还找了些讲座ppt,学习笔记以及一些好的博文,有兴趣的可以看看^_^。

系统教程:

1.  UFLDL教程:作者Andrew Ng ,有中英文对照,入门绝对的好教程,逻辑清晰有练习,阅读量近百万次,有大量学习笔记可参考。

2.Learning Deep Architectures for AI:作者Yoshua Bengio是Deep Learning几大山头之一。

3.Deep Learning:Yoshua Bengio将要出版的deep learing 书的最新草案。

4.Deep Learning Tutorial Release 0.1:作者montreal大学LISA 实验室,特别介绍了 deep learning工具Theano的使用。可以多多研究deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等。

5.Deep Learning Tutorial:作者Yann LeCun,插图很多。

6.Deep Learning for NLP  (without Magic) :作者Richard Socher是Ng的学生。插图很多,是面向NLP的deep learning教程。

7.《神经网络与深度学习》讲义:作者复旦大学的邱锡鹏,全中文,加入了数学和机器学习基础。

8.Deep Learning for Natural Language Processing:斯坦福大学2015年三月开设的深度学习与自然语言处理的课程,授课者是Richard Socher,链接包含课件和视频。另外,在52nlp上面有中文笔记可参考。

9.机器学习中使用的神经网络:coursera 上的英文视频教程,里面有不少deep learning的东西,主讲人Geoffrey Hinton是deep learing 的开山鼻祖。

其他资料:

1.2013年于天津大学举办了龙星计划——深度学习为期四天的活动,主讲人邓力为微软研究院的大牛。ppt链接:day1day2day3

2.Deep learning的toolbox,用的matlab语言实现,对应源码来学习一些常见的DL模型很有帮助,这个库可以用来学习算法实现过程。

3.zouxy09的博客:里面关于深度学习的博文写的不错。

4.深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结

5.机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结

 
 

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