深度学习论文阅读路线图



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1.深度学习历史和基础


1.0  书籍

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1.1调查

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1.2 深度信念网络(DBN) (深度学习开篇的里程碑)

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1.3 ImageNet进展(深度学习从此爆发)

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1.4语音识别进展

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阅读完上面这些论文后,通过对深度学习模型(包括CNN,RNN,LSTM)的基础框架,以及深度学习如何应用于图像和语音识别问题的理解,你将会对深度学习的历史有一个基本的认识。下面的论文将带你深入理解深度学习模型,深度学习在不同领域的应用和前沿。我们建议你根据自己的兴趣和研究方向选择下面的论文进行阅读。


2深度学习方法



2.1模型

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2.2优化

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2.3无监督学习/深度生成模型

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2.4RNN/ Sequence-to-Sequence模型

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2.5神经图灵机

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2.6深度强化学习

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2.7深度迁移学习/终生学习/强化学习

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2.8One Shot深度学习

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3应用



3.1NLP(自然语言处理)

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3.2目标检测

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3.3视觉跟踪

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3.4图像标注

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3.5机器翻译

Some milestone papers are listed in RNN / Seq-to-Seq topic.

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3.6机器人技术

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3.7艺术

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3.8目标分割

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原文发布时间为:2017-03-22

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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