[Deep Learning]学习资料积累
1. ufldl教程√
Andrew Ng的教程,matlab代码。
2. Neural Network and Deep Learning√:
一本未写完的书,非常细致,对基础的概念比如cross entropy cost function, backpropagation有十分详细的介绍,python实现,但是是针对多层神经网络的,没有cnn。
3. Deep Learning:
Bengio大神的书。
4.Learning Deep Architectures for AI
还是Yoshua Bengio
Yann LeCun在ICML2013上的Toturial PPT。
LISA lab, University of Montreal
7.Hacker's guide to Neural Networks:
Stanford Andrej Karpathy的blog,从程序员角度理解神经网络。
8.Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Stanford 课程CS231n
9.神经网络可视化
效果简直眩瞎双眼,还没有细看,应该对直观的理解神经网络有一定帮助。
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