2020-07-02 15:01发布
最近一段老师逼着搞论文，都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料，个人觉得写的实在是太精彩了，必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客，里面包含了原理（即数学推导）和实践（代码实现），对于入门来讲实在是合适不过的了。
声明：本文只负责推荐，原文并非我写，尊重原创。
在这放上原作者写的前言:
下面给出每一部分的主题和详细链接。
入门深度学习部分
第一部分：感知机部分
零基础入门深度学习-感知机
第二部分：线性单元和梯度下降
零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降
第三部分：神经网络和反向传播算法
零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法
第四部分：卷积神经网络
零基础入门深度学习-卷积神经网络
第五部分：循环神经网络
零基础入门深度学习-循环神经网络
第六部分：长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)
第七部分：递归神经网络
零基础入门深度学习-递归神经网络
看完这几篇文章之后，绝对有一种豁然开朗的感觉，确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的，非常佩服原作者，写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后，估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习，但是接着该咋走呢？我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的，我只是推荐给大家而已)。
深度学习论文学习路线(DeepLearningPapersReadingRoadmap)
原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明：
深度学习学习路线-前言部分
具体学习路线：
DeepLearningPapersReadingRoadmap
就业面广不广主要看深度学习的应用程度：其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进...
深度学习是相对比较专业的一种描述，在生活中更多的场景下被直接称为了人工智能(当然在技术领域人工智能和深度学习的范畴是有差异的)，从国家政策到产业驱动，已经凸显了它的一个发展趋势政策加码支持撬动万亿蓝海 2018世界人工智能大会将以人工智能赋能新...
以后都是智能化社会，学好这些技术，找工作高薪就业没问题的
人们的生活变得越来越便利，未来都是人工智能的天下了~
作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2...
深度学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工程师 AI研发工程师、AI架构师等，课程是与中科院合作的，整个行业发展前景还是不错的。...
目前，深度学习在图像、语音、自然语言处理都取得了重大突破。深度学习（卷积神经网络）最初是为解决图像识别问题而提出的。目前深度学习在图像识别中的应用主要集中于图像分类、目标检测、图像分割等领域。图像分类图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测...
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是Ian Goodfellow 等人2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中提出，它是非监督学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。 CANs都是在机器创造性思维方面在艺术方面的...
深度学习(Deep Learning)源于人工神经网络的研究，是机器学习的一个分支。深度学习主要依赖于深度神经元网络，这种神经网络类似于人类的大脑，其学习过程也与人类十分相似。基本上，你输入海量的数据给它以后，它就会通过训练，学习到海量数据的特征。举例来...
python。python是人工智能的首选语言，功能强大，可以实先快速开发，在大数据和人工智能领域都可以运用，并且python是深度学习课程的基础。
建议先学下高级编程语言语言比如Python作为编程基础，然后再学习深度学习相关知识。
现在已经有很多人作了关于深度学习以及其如何重要的讲座，我非常同意他们的看法。工作在深度学习这个领域是让我觉得最接近魔法师的事，我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过，现在好像深度学习还非主流，因此我想分享些优秀的开发...
深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9617443.html 相关参考：【OpenAI】GenerativeModels 【搜狐科技】GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来 【pdf】：http://www.ia...
主要做了基于深度学习的图像识别与检测的研究，下面是一些整理内容1、深度学习的优势（1）从统计，计算的角度看，DL特别适合处理大数据 a、用较为复杂的模型降低模型偏差 b、用大数据提升统计估计的准确度 c、用可扩展的梯度下降算法...
深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进...
最多设置5个标签!
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','/static/images/logo.png', '推荐 IT-小敏同学 的问题《想学习深度学习，有什么简单易懂的学习路线图嘛？》','http://www.shouhuola.com/q-21790.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
最近一段老师逼着搞论文，都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料，个人觉得写的实在是太精彩了，必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客，里面包含了原理（即数学推导）和实践（代码实现），对于入门来讲实在是合适不过的了。
声明：本文只负责推荐，原文并非我写，尊重原创。
在这放上原作者写的前言:
下面给出每一部分的主题和详细链接。
入门深度学习部分
第一部分：感知机部分
零基础入门深度学习-感知机
第二部分：线性单元和梯度下降
零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降
第三部分：神经网络和反向传播算法
零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法
第四部分：卷积神经网络
零基础入门深度学习-卷积神经网络
第五部分：循环神经网络
零基础入门深度学习-循环神经网络
第六部分：长短时记忆网络(LSTM)
零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)
第七部分：递归神经网络
零基础入门深度学习-递归神经网络
看完这几篇文章之后，绝对有一种豁然开朗的感觉，确实写的非常精彩。理论和实践相结合的感觉绝逼是非常棒的，非常佩服原作者，写的非常的浅显易懂。欣赏完这几篇博客之后，估计大部分人都想进一步学习和了解深度学习，但是接着该咋走呢？我又整理了一篇文章来供大家参考(这也不是我写的，我只是推荐给大家而已)。
深度学习论文学习路线(DeepLearningPapersReadingRoadmap)
原作者写的前沿.路线图构建原则和相关的说明：
深度学习学习路线-前言部分
具体学习路线：
DeepLearningPapersReadingRoadmap
相关问题推荐
就业面广不广主要看深度学习的应用程度：其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进...
深度学习是相对比较专业的一种描述，在生活中更多的场景下被直接称为了人工智能(当然在技术领域人工智能和深度学习的范畴是有差异的)，从国家政策到产业驱动，已经凸显了它的一个发展趋势政策加码支持撬动万亿蓝海 2018世界人工智能大会将以人工智能赋能新...
以后都是智能化社会，学好这些技术，找工作高薪就业没问题的
人们的生活变得越来越便利，未来都是人工智能的天下了~
作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2...
深度学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工程师 AI研发工程师、AI架构师等，课程是与中科院合作的，整个行业发展前景还是不错的。...
目前，深度学习在图像、语音、自然语言处理都取得了重大突破。深度学习（卷积神经网络）最初是为解决图像识别问题而提出的。目前深度学习在图像识别中的应用主要集中于图像分类、目标检测、图像分割等领域。图像分类图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测...
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是Ian Goodfellow 等人2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中提出，它是非监督学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。 CANs都是在机器创造性思维方面在艺术方面的...
深度学习(Deep Learning)源于人工神经网络的研究，是机器学习的一个分支。深度学习主要依赖于深度神经元网络，这种神经网络类似于人类的大脑，其学习过程也与人类十分相似。基本上，你输入海量的数据给它以后，它就会通过训练，学习到海量数据的特征。举例来...
python。python是人工智能的首选语言，功能强大，可以实先快速开发，在大数据和人工智能领域都可以运用，并且python是深度学习课程的基础。
建议先学下高级编程语言语言比如Python作为编程基础，然后再学习深度学习相关知识。
现在已经有很多人作了关于深度学习以及其如何重要的讲座，我非常同意他们的看法。工作在深度学习这个领域是让我觉得最接近魔法师的事，我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过，现在好像深度学习还非主流，因此我想分享些优秀的开发...
深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9617443.html 相关参考：【OpenAI】GenerativeModels 【搜狐科技】GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来 【pdf】：http://www.ia...
主要做了基于深度学习的图像识别与检测的研究，下面是一些整理内容1、深度学习的优势（1）从统计，计算的角度看，DL特别适合处理大数据 a、用较为复杂的模型降低模型偏差 b、用大数据提升统计估计的准确度 c、用可扩展的梯度下降算法...
深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进...