标签:
15年开始接触机器学习(更准确是,deep learning的代码,cnn)
需要看不少资料来入门;
这里收集了一些,给自己看,也可给路过的感兴趣的看官评判,以资消遣
直接上链接吧:
1,http://speakerdeck.com/baojie/recent-advances-in-deep-learning-by-kevin-duh
2,http://speakerdeck.com/baojie/deep-learning-an-introduction-from-the-nlp-perspective-by-kevin-duh
3,http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html (关于cnn的实现,写的还不错,还可以更仔细一些,不顾更加推荐去看代码)
4,https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/ ama的reddit链接,需要精度;
以及: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/ 这是一个邮件组,加入吧,骚年
5,How-Microsoft-beat-Google-at-understanding-images-with-machine-learning/articleshow/50354135.cms 评论今年的imagenet比赛,浏览;
6,几份干货:
1)http://www.nature.com/news/computer-science-the-learning-machines-1.14481
2)http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
7,个人喜欢的两个项目之一:
1)http://gitxiv.com/posts/LgPRdTY3cwPBiMKbm/deep-residual-learning-for-image-recognition
标签:
原文地址:http://www.cnblogs.com/superniaoren/p/5097521.html