转：面向视觉识别的卷积神经网络课程 & CNN的近期进展与实用技巧

1. 如何了解NLP的现状: 看最新的博士论文的一些Tips

了解一个领域的现状，看最新的博士论文也许是个捷径。譬如有童鞋问如何了解NLP的state-of-the-art, 其实就斯坦福，伯克利, CMU, JHU等学校的近期博士论文选读一些，领域主流方向的概况就能了解一大半。另外 @王威廉 2013年推荐过一个精简的列表 http://t.cn/RqQcgS6 及下面的讨论扔值得参考 From 算文解字

2. 课程视频+资料:面向视觉识别的卷积神经网络 

【课程视频+资料:面向视觉识别的卷积神经网络(Fei-Fei Li & Andrej Karpathy)】"CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition"  http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/index.html

2016新课(slides+video):   http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/syllabus.html

 Notes: http://cs231n.github.io/

 云: http://pan.baidu.com/s/1pKsTivp  From 爱可可-爱生活

3. CNN的近期进展与实用技巧（上）

 中科院计算所刘昕博士刚才上传了在VALSE2016的talk的slides，有关CNN的近期进展与实用技巧文章，介绍了CNN的进展和caffe的常用技巧[适合了解caffe使用的教程]，详见链接http://t.cn/RqQzadL From 汤旭_ShanghaiTech

4. AlphaGo相关 & ICLR16两篇 & 深度强化学习的异步梯度下降优化法 & UCL讲师David Silver《强化学习》十讲等

 Nature16 AlphaGo并列一作、ICLR16两篇(连续行动空间,优先化经验重用)、ICML16一篇(深度强化学习的异步梯度下降优化法)，UCL讲师David Silver《强化学习》十讲。基础：基本概念 马尔科夫决策过程 动态规划 预测 控制。实战：估值函数 策略梯度 学习与规划 开发和利用 博弈。481页http://t.cn/RqQGlGG From eso9

作者主页：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Home.html 

5.获得Peter Thiel奖学金的Chris Olah关于理解和可视化神经网络的若干篇博客：Calculus on Computational Graphs: Backpropagation，Understanding LSTM Networks ，Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction，Understanding Convolutions

地址：http://colah.github.io/archive.html

6. 为什么应该关注兴趣Feed 

发布了头条文章：《为什么应该关注兴趣Feed？》 一方面，Twitter 和 Instagram 都宣布要转向兴趣feed了，可见大势所趋。另外，推荐算法工程师对传统的推荐系统关注很多，对兴趣feed这种形式关注较少，按照 KK 的说法，它更代表一种互联网的必然。 http://t.cn/RqQP0hl From ResysChina