深度学习学习合集

平台已经创办九个月，感谢您一直与我们陪伴，今天我们主要把之前比较好的推送整理一次，希望有兴趣的朋友可以更好的去阅读去学习！

首先整理的是综述性的文献，让大家简单明了的进入一个入门阶段：

​​从零基础成为深度学习高手——Ⅰ​​

​​从零基础成为深度学习高手——Ⅱ​​

​​从零基础成为深度学习高手——III​​

​​CNN的全面解析（带你简单轻松入门）​​

​​纯干货 | 深度学习研究综述​​

​​干货 | 目标识别算法的进展​​

​​一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式​​

​​如何给非专业人士讲解什么是深度学习？​​

​​深度学习的昨天、今天和明天​​

接下来主要是深度学习的干货：

​​从人脸识别到行人重识别，下一个风口​​

​​深度学习——感受野​​

​​常见的损失函数​​

​​深度学习---反向传播的具体案例​​

​​ReLU深度网络能逼近任意函数的原因​​

​​深度学习超参数简单理解​​

​​最近流行的激活函数​​

​​机器学习------令人头疼的正则化项​​

​​超级干货 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了​​

​​深度学习入门必备的13张小抄(附下载)​​

​​详聊CNN的精髓​​

​​卷积神经网络的前向传播​​

​​卷积神经网络的反向传播​​

​​经典的全连接前馈神经网络与BP​​

深度学习基本实践与应用：

​​深度Q网络用语视觉格斗类游戏​​

​​学习迁移架构用于Scalable图像的识别​​

​​深度学习也可以取悦女友​​

​​Deep Learning(深度学习)神经网络为啥可以识别？​​

​​从Bounding Boxes中能够学习什么？​​

​​机器人也会画漫画​​

​​人工智能在《LOL&王者荣耀》游戏中的角色​​

​​简单聊聊压缩网络​​

​​深度判别和共享特征学习的图像分类​​

​​基于深度学习的视频内容识别​​

​​结合人类视觉注意力进行图像分类​​

​​深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题​​

​​技术 | 用二进制算法加速神经网络​​

​​利用多尺度块合成进行图像修复​​

检测类文献：

​​目标检测也就是这么简单​​

​​在单机上快速、精确的100000类别的检测​​

​​什么促使了候选目标的有效检测？​​

​​简单车牌检测​​

​​特征金字塔特征用于目标检测​​

人脸领域：

​​人脸检测与识别总结​​

​​近期人脸对齐的实证性研究​​

​​人脸对齐之GBDT(ERT)算法解读​​

​​判别特征学习方法用于人脸识别​​

​​未来人工智能之人脸领域技术​​

​​深层网络面部表情的特征学习​​

​​人脸检测与识别技术（怎么去创新？）​​

​​深度卷积网络迁移学习的脸部表情识别​​

​​有效遮挡检测的鲁棒人脸识别​​

​​人脸检测与识别的趋势和分析（增强版）​​

学习资料&教程：

​​每日一学——线性分类笔记（上）​​

​​每日一学——线性分类笔记（中）​​

​​每日一学——线性分类笔记（下）​​

​​斯坦福CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记篇（上）​​

​​斯坦福CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记篇（下）​​

​​每日一学——最优化笔记（上）​​

​​每日一学——最优化（下）​​

​​斯坦福CS231n课程笔记翻译：反向传播篇​​

​​深度学习---反向传播的具体案例​​

​​每日一学——卷积神经网络​​

​​每日一学——神经网络（上）​​

​​每日一学——神经网络（下）​​

​​如何成为一名成功的“炼丹师”——DL训练技巧​​

​​小心深度学习这个“坑”（入门误区详细版）​​

还有很多详细的资料和文献在本平台历史推送中，如果感兴趣的您，请关注我们平台，根据自己感兴趣的内容选择性的阅读，再次感谢大家的支持与关注，后期我们还会继续努力，为大家分享更多好的内容！