還記得下面這張腦圖嗎?上周我們?yōu)榇蠹艺砹?AI 中 4 個重要方面的學(xué)習(xí)資源(點(diǎn)擊查看),受到了大家的很多好評,感謝大家的支持。其實(shí)在學(xué)習(xí)過程中搜集學(xué)習(xí)資料是一件經(jīng)常會做的事,但也是一件非常費(fèi)時費(fèi)力的事情,所以 AI科技大本營的各位編輯們?nèi)粘>蜁貏e關(guān)注留意一些不錯的學(xué)習(xí)資源,分享給需要的同學(xué)們。我們將這些資料進(jìn)行歸納整理,用一目了然的方式呈現(xiàn)給大家,希望有助于大家的檢索利用。
其實(shí)上周推薦的內(nèi)容中并不涉及論文和書籍,因?yàn)閷τ趧傞_始學(xué)習(xí) AI 的同學(xué)們來說,一上來就讀論文對學(xué)習(xí)基礎(chǔ)內(nèi)容并不是好的選擇,所以上次給大家的內(nèi)容更多的是好的公開學(xué)習(xí)課程或者一些博主的經(jīng)驗(yàn)和心得,也許有些文章里面的方法和觀點(diǎn)可以給大家不同的啟迪。
本期內(nèi)容為大家推薦的是 DL 方面的學(xué)習(xí)內(nèi)容,而這次將會有很多的論文?,F(xiàn)在 DL 是 ML 領(lǐng)域最流行火熱的方法了,想深入學(xué)習(xí)這些 模型最好的方法就是讀論文。無論是經(jīng)典的、流行的還是最新的,作為一個需要 DL 的研究者都是需要學(xué)習(xí)的。雖然我們無法列出所有的論文,但是我們推薦都是在每個方向都應(yīng)該研讀的。而且我們還把這次的內(nèi)容和上次做了一些結(jié)合,這樣每次收藏整理和學(xué)習(xí)的知識都可以相關(guān)聯(lián),提高學(xué)習(xí)效益。
下面從下圖開始正式介紹這次的內(nèi)容。
這次最主要的內(nèi)容就是和 DL 相關(guān)的論文清單了。其次第二部分是數(shù)據(jù)集,為大家整理出這些數(shù)據(jù)集就是希望大家在實(shí)踐時知道有哪些公開的好的數(shù)據(jù)集可以直接使用。也為我們后續(xù)的內(nèi)容做一個伏筆。
本次重點(diǎn)內(nèi)容有:
論文
▌與模型(Model)相關(guān)論文:22 篇
▌一些重要&核心論文:17 篇
▌應(yīng)用類型論文:38 篇
數(shù)據(jù)集
▌Images(圖像類數(shù)據(jù)集)
▌Text and Natural Language Processing(文本&自然語言處理)
學(xué)習(xí)課程+書籍+博客+教程
▌四部分匯總
精彩預(yù)告
DL 相關(guān)的內(nèi)容只看論文和教程的話還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,必須要親自上陣寫代碼,所以,下一次我們會給大家特別介紹關(guān)于 DL 領(lǐng)域的一些實(shí)踐案例,而這些實(shí)踐很多都是用到了上面提到的部分?jǐn)?shù)據(jù)集,這也是剛剛說的埋下的伏筆,敬請期待。
-
AI
+關(guān)注
關(guān)注
87文章
29393瀏覽量
267687 -
深度學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
73文章
5439瀏覽量
120794
原文標(biāo)題:如此精心整理的深度學(xué)習(xí)資源只在這里,值得你擁有?。ㄉ掀?/p>
文章出處:【微信號:rgznai100,微信公眾號:rgznai100】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論