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== Overview == * Deep Belief Networks 深度信念网络 * Restricted Boltzmann Machine 受限波尔兹曼机 * Stacked Auto-encoders 堆栈式自动编码器 * Convolutional Neural Networks,CNN,卷积神经网络 * Recurrent Neural Networks, RNN,循环神经网络 https://www.zhihu.com/question/31785984/answer/55063559 CNN 目前是图像识别最有效也是使用最多的 自然语言处理、语音识别、手写体识别则多用 RNN <br><br> == RNN == http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251 http://rayz0620.github.io/2015/05/14/rnn_note_1/ https://www.zhihu.com/question/34681168 <br><br> == Framework == 推荐斯坦福的 CS231n 课程 在 Lecture 12 中,JJ 对于几个主流的库的应用情况,优缺点逐个做了详细的说明: [[文件:Dl-framwork-compare.png]] <br><br> == CS231n == https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884 CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441838 简介] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 反向传播笔记]] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488 神经网络笔记1(上)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21513367 神经网络笔记1(下)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667 神经网络笔记 2] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21741716 神经网络笔记3(上)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21798784 神经网络笔记3(下)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289 卷积神经网络笔记] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434 最优化笔记(上)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326 最优化笔记(下)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580 线性分类笔记(上)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670 线性分类笔记(中)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293 线性分类笔记(下)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041 图像分类笔记(上)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216 图像分类笔记(下)] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530 Python Numpy教程] * [https://zhuanlan.zhihu.com/p/22107715 循环神经网络惊人的有效性(上)] <br><br> == OpenAI == [https://zhuanlan.zhihu.com/p/20924929 从OpenAI看深度学习研究前沿] <br><br> == Furture == Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源 (持续更新)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20885568?refer=intelligentunit 获取人工智能AI前沿信息 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21263408?refer=intelligentunit <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br> <br><br>
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