DL参考资源（一）
https://antkillerfarm.github.io/
DL參考資源
blog
http://www.msra.cn/zh-cn/news?wd&content-type=posts
MSRA的文章官網
http://blog.csdn.net/abcjennifer
一個浙大妹子的blog，關注計算機視覺、機器學習。現(xiàn)在百度深度學習實驗室。
http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu
另一個妹子的blog，也是計算機視覺方面的。重慶大學本科+北大碩士，現(xiàn)在Google北京。
http://blog.csdn.net/jinshengtao
一個計算機視覺、機器學習的blog。
http://blog.csdn.net/cuoqu/
一個計算機視覺、機器學習的blog。
http://kexue.fm/category/Big-Data/
蘇劍林的blog。
http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984
一個深度學習的blog。
http://www.cnblogs.com/neopenx
合肥工業(yè)大學某博士生的blog，偏深度學習
https://colah.github.io/
谷歌大牛Christopher Olah的blog。
http://blog.csdn.net/hjimce/article/category/3163421
一個深度學習的blog
http://kubicode.me/
一個深度學習的blog
http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/
一個DL+ML的blog
http://blog.csdn.net/Young_Gy/
一個DL+ML的blog
http://www.cnblogs.com/pinard/
一個DL+ML的blog
https://zhuanlan.zhihu.com/c_94953554
深度煉丹
http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984
一個DL+CV的blog
http://www.cnblogs.com/maybe2030/
一個DL+ML的blog
https://sherlockliao.github.io/
一個Pytorch+DL的blog
https://zhuanlan.zhihu.com/ai-insight
一個DL+ML的blog
http://yongyuan.name/blog/
一個DL+CV的blog
https://zhuanlan.zhihu.com/dlgirls
寫給妹子的深度學習教程
http://blog.csdn.net/u014114990
一個DL的blog
http://www.jianshu.com/u/b20d6310182a
一個DL的blog
http://blog.csdn.net/xizero00
一個DL的blog
http://shuokay.com/
一個DL的blog
文章
教程
https://theneuralperspective.com/tag/tutorials/
一些深度學習的教程。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385
深層學習為何要“Deep”
http://blog.csdn.net/erlib/article/details/53585134
深層神經網絡結構及可能存在的致命問題詳解
http://www.csdn.net/article/2015-06-01/2824811
深度學習-LeCun、Bengio和Hinton的聯(lián)合綜述
http://mp.weixin.qq.com/s/SgN9uDTiBTATF5AaZiSMYQ
深度學習中的怪圈
http://mp.weixin.qq.com/s/bpODRWFm0vxdwr-JNkVKlA
小心深度學習這個“坑”（入門誤區(qū)詳細版）
http://mp.weixin.qq.com/s/YGXAAvHgXqsZXCMJ2dyDEw
深度學習的四大失敗
https://mp.weixin.qq.com/s/39kfsTRmHsrVgOJu8yGJ4Q
神經網絡介紹—利用反向傳播算法的模式學習
https://mp.weixin.qq.com/s/0sFjbw5A760foRdiiq-N5A
深度學習必知必會25個概念
https://mp.weixin.qq.com/s/C87vBloGcdJZTB27Q6WzRQ
訓練的神經網絡不工作？一文帶你跨過這37個坑
https://mp.weixin.qq.com/s/isE8kriDUrMx3IBKjMtUHg
非常詳細的神經網絡入門解釋
https://mp.weixin.qq.com/s/xvRtuOlUbgD3gWhKQ2jbSQ
深度學習參數(shù)技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/oJ_ZHLg3I0PJYowGXgT0Kg
深度學習研究綜述
https://mp.weixin.qq.com/s/b0LZ2-4_hCqvxICMGzkqjg
最詳盡的神經網絡基礎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25549497
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25549585
126篇殿堂級深度學習論文分類整理 從入門到應用（上）（下）
https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
深度學習論文閱讀路線圖
http://mp.weixin.qq.com/s/8omONLSUA3cyxAQZVzBjCg
5本深度學習和10本機器學習書籍
https://jizhi.im/blog/post/45_questions_deep_learning?from=timeline
45個問題測出你的深度學習基本功
http://www.csdn.net/article/2015-09-16/2825716
Yoshua Bengio等大神傳授：26條深度學習經驗
https://mp.weixin.qq.com/s/ywCnn1jXAU95RCY8PIusig
十個機器學習誤區(qū) By 李飛飛
http://blog.csdn.net/life_is_amazing/article/details/51884237
這個博客不錯,一些深度學習資源鏈接
http://mp.weixin.qq.com/s/wCDGPBYoOCzLtJBnPbTz9w
神經網絡結構解析
https://mp.weixin.qq.com/s/yJQK0iLHurY0ShOAAEjmOg
大牛的《深度學習》筆記，Deep Learning速成教程
https://mp.weixin.qq.com/s/FRo-KiSK9eUfOFrN1dMZvA
聊聊數(shù)據(jù)挖掘競賽中的套路與深度學習的局限
https://mp.weixin.qq.com/s/h1mXHJrUpK2_3RcfYXujqw
深度學習調參入門之小技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/SZykoxDFaMlxpu79bXEIig
MIT的周博磊博士如何解釋深度學習模型
https://mp.weixin.qq.com/s/Ywx8TyVkEkE6KXnaW2SvxQ
國內大互聯(lián)網公司機器學習/深度學習面試題
https://mp.weixin.qq.com/s/FlDYExlQDXBbASS7hnyTsA
神經網絡調試手冊：從數(shù)據(jù)集與神經網絡說起
http://www.jianshu.com/p/c9952d861328
如何設計一個深度學習項目
http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working
My Neural Network isn’t working! What should I do?
https://mp.weixin.qq.com/s/9xVMh2Zf9fP0_vXRoTe7ng
詳解前饋、卷積和循環(huán)神經網絡技術
https://mp.weixin.qq.com/s/xwYldlEjJ9Co9uo8o0mlKQ
深度學習之DNN的多種正則化方式
算法
http://mp.weixin.qq.com/s/0CD4-dUqGq5O1wrUrSu6Ww
MIT最新算法，雙向傳播比BP快25倍
http://mp.weixin.qq.com/s/aDKLcITA6TBZDyNmuAU4Bw
周志華教授gcForest（多粒度級聯(lián)森林）算法預測股指期貨漲跌
https://mp.weixin.qq.com/s/dEmox_pi6KGXwFoevbv14Q
周志華：首個基于森林的自編碼器，性能優(yōu)于DNN
http://mp.weixin.qq.com/s/IfEgSOIkIPA-YtC9NQW1ng
非神經網絡的深度模型gcForest
https://mp.weixin.qq.com/s/TGuEvNXw_9S5-9a3KyDvvw
基于圖卷積網絡的圖深度學習
https://mp.weixin.qq.com/s/FLrnRF8UQg6vLn-sndSpiw
代替支持向量機，南大周志華組提出多類最優(yōu)邊界分配機mcODM
http://mp.weixin.qq.com/s/9fJT0dMLvYQdfMVvSEiG4A
深度學習的時間序列模型評價
https://mp.weixin.qq.com/s/guAgXdhZSbEAkERSB1sLRA
多任務學習-Multitask Learning概述
https://mp.weixin.qq.com/s/ZlCI02UdRuFBc-uKqIPE_w
深度學習多任務學習綜述
https://mp.weixin.qq.com/s/QXOy2jo4RhCZrD5bSVzBOQ
共享相關任務表征，一文讀懂深度神經網絡多任務學習
https://mp.weixin.qq.com/s/lVja7woyFWpmr9sH0CitAA
BMXNet：基于MXNet的開源二值神經網絡實現(xiàn)
http://blog.csdn.net/tangwei2014/article/details/55077172
二值化神經網絡介紹
https://mp.weixin.qq.com/s/xbimfckVD0Ol0T1n0-_ktA
從淺層模型到深度模型：概覽機器學習優(yōu)化算法
https://mp.weixin.qq.com/s/Lp2pq95woQ5-E3RemdRnyw
動態(tài)層歸一化（Dynamic Layer Normalization）
https://mp.weixin.qq.com/s/09uzm9LJxJwLL-bEoayJbg
深度學習中的常見分布
https://wenku.baidu.com/view/98590eedaeaad1f346933f88.html
小波神經網絡簡介
實戰(zhàn)
https://github.com/jinfagang/pytorch_name_net
PyTorch人工智能自動取名
https://mp.weixin.qq.com/s/UGGrK5LwOP2aLVTz0AGMDw
如何通過PyTorch實現(xiàn)Tensor
http://mp.weixin.qq.com/s/716BgHgOnbcAi2Cw-N22eg
GitHub最受歡迎深度學習項目Top 20
https://mp.weixin.qq.com/s/50uGupiwU2UVuVeMm_bTag
李沐介紹MXNet新接口Gluon：高效支持命令式與符號式編程
https://mp.weixin.qq.com/s/VRmhAluhKWxyPbStmMoWtg
一張速查表實現(xiàn)Apache MXNet深度學習框架五大特征的開發(fā)利用
http://zh.gluon.ai/index.html
李沐：《動手學深度學習》（使用Gluon）
https://mp.weixin.qq.com/s/Shz6BmsOrtbEFtoJRSkl9A
簡單車牌檢測
https://mp.weixin.qq.com/s/QjoxqCpN5JDroBowWmVk1Q
邊玩邊入門深度學習，我們幫你找了10個簡易應用demo
http://mp.weixin.qq.com/s/G4lQqiiVvmCW9SmX2blDEg
實戰(zhàn)——目標檢測與識別
https://mp.weixin.qq.com/s/KoRXcV-ujIT-5eO4RUkWYw
基于TensorFlow和OpenCV實現(xiàn)文檔檢測功能！
https://mp.weixin.qq.com/s/1HA6XKnWpqVd8k7IIfzB7w
利用卷積自編碼器對圖片進行降噪
https://mp.weixin.qq.com/s/ObIYpiH7MLZEi5XzXdGBYg
10大深度學習架構
https://mp.weixin.qq.com/s/-39_7SbRFChDOOpcpJjVMQ
如何在瀏覽器使用synaptic.js訓練簡單的神經網絡推薦系統(tǒng)
https://mp.weixin.qq.com/s/iwPI8g2JwabwiCO8kfw8Hw
用開源工具DIY車牌識別系統(tǒng)
https://mp.weixin.qq.com/s/ObIYpiH7MLZEi5XzXdGBYg
從TensorFlow到PyTorch：九大深度學習框架哪款最適合你？
https://mp.weixin.qq.com/s/bU541QHjC4grICDjnTSYDA
10大深度學習框架實驗對比
https://mp.weixin.qq.com/s/Ez9zn6HN4tX_QFpGDWs_rA
30行JavaScript代碼，教你分分鐘創(chuàng)建神經網絡
https://mp.weixin.qq.com/s/qLax1Jb0OOfFOU68wn_2PA
從三大神經網絡，測試對比TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四個框架
https://mp.weixin.qq.com/s/zeZs48XbYJGhvOoIysZ8QA
Docker Compose+GPU+TensorFlow所產生的奇妙火花
https://mp.weixin.qq.com/s/hRH7hVsaQBqf0vhD_BqBgg
五大深度學習框架三類神經網絡全面測評
https://mp.weixin.qq.com/s/9X77MPcQOQPwZaOVIVfo9Q
用PyTorch搭建抽取式摘要系統(tǒng)
https://mp.weixin.qq.com/s/y5LLraGWuYUbOted9N-GWQ
如何從TensorFlow轉入PyTorch
https://mp.weixin.qq.com/s/RKtyNpIxSxFNfOSyHPOiGw
深度學習PyTorch的教程代碼
https://mp.weixin.qq.com/s/i70pT7pQpdoCXXhXq2_MEw
四天速成！香港科技大學PyTorch教程
http://mp.weixin.qq.com/s/Z5X7Vamuw1BwtienhOrSvQ
解構TensorFlow, 學習MXNet–新一代深度學習系統(tǒng)的核心思想
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26078299
使用深度學習來破解captcha驗證碼
https://mp.weixin.qq.com/s/7Wr70NFi4pxvSpRr2Q1zsQ
強大的PyTorch：10分鐘讓你了解深度學習領域新流行的框架
量子計算 & 遺傳算法
https://www.zhihu.com/question/28171555
如何理解“量子退火”？
http://mp.weixin.qq.com/s/FjET9HFNjVVMjqQM2KhtKA
5分鐘看懂中國最新的量子計算機
https://mp.weixin.qq.com/s/WcRYHwXnv9FWpMcOEwIdQg
量子計算的發(fā)展及核心問題
https://mp.weixin.qq.com/s/Fb6EsXz8avFkGY7sMdNF6A
用量子計算輔助深度學習：研究者提出量子輔助Helmholtz機
https://mp.weixin.qq.com/s/8Gnk2bidyQ89VvKEcWKABw
量子計算時代的機器學習
https://mp.weixin.qq.com/s/XWFnRSj_y-W7VHctgQLpdA
一文讀懂量子機器學習
http://blog.csdn.net/u010945683/article/details/40987331
遺傳算法詳解
https://mp.weixin.qq.com/s/v1tLGUJ4My-tVWziSURHzA
遺傳算法的基本概念和實現(xiàn)
https://mp.weixin.qq.com/s/rXDj5ryRvjbkenp9IEokDQ
一文讀懂遺傳算法工作原理
https://mp.weixin.qq.com/s/wvcpx41O2763OgA8uYSFHw
AI系統(tǒng)首次實現(xiàn)真正自主編程：利用遺傳算法，完爆初級程序員
https://mp.weixin.qq.com/s/sxnI5n5ACT6UHC6VDdUwQQ
結合遺傳算法與DNN的EDEN：自動搜索神經網絡架構與超參數(shù)
https://mp.weixin.qq.com/s/NfFgOiBKOgsDAIfkXC4crQ
利用達爾文的理論學習遺傳算法
http://pytlab.org/2017/09/19/%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B8%AD%E5%87%A0%E7%A7%8D%E4%B8%8D%E5%90%8C%E9%80%89%E6%8B%A9%E7%AE%97%E5%AD%90%E7%9A%84%E6%AF%94%E8%BE%83/
遺傳算法中幾種不同選擇算子
面試
https://www.zhihu.com/question/41233373
如果你是面試官，你怎么去判斷一個面試者的深度學習水平？
https://mp.weixin.qq.com/s/NMEDN7ayUrFPareLoQ_WmA
20萬、50萬、100萬的算法工程師，到底有什么區(qū)別？
https://www.zhihu.com/question/56676679/answer/151505274
機器學習相關崗位面試中，有哪些加（zhuang）分（bi）項？
https://mp.weixin.qq.com/s/D4ydBcQVt7iJW9SIDwnlzQ
面試官是如何看出你機器學習水平的？
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTA0MzM1OQ==&mid=2651615534&idx=1&sn=00ecd7dc1d8472c070e720a1b63f04c4
我如何考察面試者的機器學習水平
https://mp.weixin.qq.com/s/J25RG04mIi9-snt4GjfrSQ
谷歌等巨頭機器學習面試題：從邏輯回歸到智力測驗
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結
