如何获取最新的深度学习资源

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很多刚入门深度学习的朋友，往往不知道该如何获取最新的深度学习资源，包括资讯，论文，学习资料等等，有问题也不知道该与谁交流。因此这里分享一些相关途径，希望对大家的学习有所帮助。

微信公众号

有很多和深度学习相关的公众号，对学术相关进展的跟进都很及时，可以考虑有选择的关注：

• 机器之心
• 智能立方:
• paperweekly
• 哈工大scir
• 将门创投
• 炼丹实验室
• 机器学习研究会
• AI科技评论
• 全球人工智能
• 深度学习大讲堂

邮箱订阅

通过邮箱，订阅一些资源的推送，是很有必要的：

• Arxiv：计算机领域，特别是深度学习领域的最新论文，一般都会先出现在Arxiv上，除了天天到Arxiv相关类别刷论文之外，也可以通过邮箱订阅自己感兴趣的类别：To Subscribe to the E-Mail Alerting Service
• 好东西传送门：包含机器学习日报，NLP日报，大数据日报，Python日报等很实用的内容，建议订阅：Memory Connected
• 大牛的最新Paper：可以通过Google学术，订阅一些深度学习领域大牛的论文，这样一旦他们有新论文，有可以通过邮件及时得到通知,下面是我的一些订阅，不全，仅供参考：
  • Geoffrey Hinton
  • Yann LeCun
  • Yoshua Bengio
  • Andrej Karpathy
  • andrew Y ng
  • Richard Socher
  • Tomas Mikolov
  • Oriol Vinyals
  • Percy Liang
  • Jason Weston
  • Hang Li
  • Tie-Yan Liu

知乎专栏

知乎上有很多和深度学习相关的专栏，而且在知乎上可以很方便的和作者进行互动交流，也是一个很方便的方式，下面是一些我订阅的专栏：

• 炼丹实验室
• 机器之心
• 超智能体
• PaperWeekly
• 深度学习：从入门到放弃
• 智能单元
• 深度学习大讲堂

网站

这里收藏了一些不错的和深度学习相关的资源网站，可以参考：
http://rsarxiv.github.io, 经常包含一些最新的Deep Learning in NLP论文中文简介
Natural Language Processing (NLP) News ，包含最新的NLP资讯和论文
dennybritz/deeplearning-papernotes ，作者在Google Brain，会经常更新一些自己读论文的笔记。
Machine Learning • /r/MachineLearning ,Reddit的机器学习版，氛围活跃，大牛云集。

微信交流群

• PaperWeekly: 想加群，请联系微信号：zhangjun168305, 群里的交流活跃，学术氛围很好。
• 将门微信群： 里面大牛云集，想加群，请加群请关注将门创投的订阅号，里面有入群方式。

社交网络

国内大牛一般是微博，国外大牛一般是Twitter,关注一下他们，可以了解到很多第一手的消息。

上面是我平时收集深度学习论文和资讯的方式总结。我觉得更容易面临的问题，不是信息匮乏，而是信息负载，因此在有限的时间里，学会选择适合的阅读内容，更为重要。