根據(jù)知乎的一些大牛的回答總結(jié)出的deep learning入門學(xué)習(xí)的一些material：

BE NOTED THAT SOME VIDEOS ARE ON YOUTUBE! I BELIEVE THAT YOU KNOW HOW TO ACESS THEM.

1. Andrew Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)前四章的內(nèi)容(線性回歸與邏輯回歸)

http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning

2.?CMU Advanced Introduction to Machine Learning PPT

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.cmu.edu/%7Eepxing/Class/10715/lectures/DeepArchitectures.pdf

3.?做computer vision的同學(xué)推薦的學(xué)習(xí)deep learning在CV中應(yīng)用的tutorial

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

4.?CNN的入門可以參考今年斯坦福剛開的一門課

http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html??

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/ycjing/p/5267551.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的deep learning入门学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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