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awesome-deep-learning-papers学习资料汇总 - 深度学习经典论文合集

RayRay
深度学习神经网络卷积神经网络自然语言处理图像识别Github开源项目

awesome-deep-learning-papers:深度学习经典论文合集

awesome-deep-learning-papers是GitHub上一个非常受欢迎的深度学习论文精选集合,由Terry Taewoong Um创建和维护。该项目汇集了2012-2016年间深度学习领域最具影响力的100篇论文,为研究人员和学习者提供了一个优质的学习资源。

项目简介

该项目的主要特点包括:

  • 精选了100篇被引用次数最多的深度学习论文
  • 论文发表时间集中在2012-2016年间
  • 按照不同的研究方向对论文进行了分类
  • 提供了每篇论文的PDF下载链接
  • 还收录了一些经典的旧论文(2012年之前)和新论文(2016年之后)

项目地址:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

论文分类

该项目将论文分为以下几个大类:

  1. 理解/泛化/迁移
  2. 优化/训练技巧
  3. 无监督/生成模型
  4. 卷积神经网络
  5. 图像分割/目标检测
  6. 图像/视频/其他
  7. 自然语言处理/RNN
  8. 语音/其他领域
  9. 强化学习/机器人

awesome-deep-learning-papers categories

精选论文

以下列举一些该项目收录的经典论文:

  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (2012) - AlexNet论文,开启了深度学习热潮
  • Visualizing and Understanding Convolutional Networks (2014) - 可视化CNN内部机制的开创性工作
  • Generative Adversarial Nets (2014) - GAN的原始论文
  • Adam: A Method for Stochastic Optimization (2014) - 提出Adam优化器
  • Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (2014) - VGGNet论文
  • Going Deeper with Convolutions (2015) - GoogleNet/Inception论文
  • Deep Residual Learning for Image Recognition (2016) - ResNet论文

学习建议

  1. 按照项目给出的分类,有目的地阅读感兴趣领域的论文
  2. 对于每个领域,先阅读引用量最高的1-2篇经典论文
  3. 关注论文的创新点和实验结果,思考其局限性
  4. 尝试复现论文的关键实验,加深理解
  5. 阅读相关的综述文章,了解领域全貌
  6. 跟踪最新的研究进展,关注新发表的论文

相关资源

  1. Deep Learning Papers Reading Roadmap - 深度学习论文阅读路线图
  2. Deep Learning Book - Ian Goodfellow等人编写的深度学习教材
  3. Dive into Deep Learning - 动手学深度学习教程
  4. Papers With Code - 机器学习论文及其实现代码
  5. arXiv - 最新深度学习预印本论文

Deep Learning Book

awesome-deep-learning-papers为深度学习研究人员和学习者提供了一个高质量的论文集合,是学习和了解深度学习发展历程的宝贵资源。希望本文的介绍能够帮助读者更好地利用这个项目,在深度学习的海洋中探索和发现。

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