AI基础：深度学习论文阅读路线（127篇经典论文下载）

0.导语

作者：Floodsung

出处：https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

翻译：黄海广

如果您是深度学习领域的新手，那么您可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪篇论文开始阅读？”

本文是深度学习论文的阅读路线图！

该路线图是根据以下四个准则构建的：

• 从轮廓到细节

• 从旧到最新

• 从通用到特定领域

• 专注于最新技术

您会发现许多非常新的论文，但确实值得阅读。

此外，作者将继续在此路线图中添加论文。

目前已经发布：

AI 基础：简易数学入门

AI 基础：Python开发环境设置和小技巧

AI 基础：Python 简易入门

AI 基础：Numpy 简易入门

AI 基础：Pandas 简易入门

AI 基础：Scipy(科学计算库) 简易入门

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AI基础：走进深度学习

后续持续更新

我已经将论文全部下载了，放到百度云提供下载。

百度云地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/17Xcg6-mzRjlNKEIj2lSPiw

提取码：fnks

我将本文放在我的数据科学的github中，如果百度云链接失效请到这里找下载地址：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

论文我做成了zotero格式，可以直接在zotero中导入，如果没有安装zotero，那么也可以下载分类好的pdf文件，按照本文论文目录进行分类了。

使用方法：

1.zotero 中阅读，先导入到zotero，阅读论文只需要在红框中输入论文名称即可搜到。

2.直接下载文件阅读

后续如果链接被取消，请直接到github上查看：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

论文目录

1 深度学习的历史和基础

1.0 图书

1.1 回顾

1.2 深度信念网络（DBN）（深度学习前夜的里程碑）

1.3 ImageNet的发展（深度学习从这里爆发）

1.4 语音识别的发展

2 深度学习方法

2.1 深度学习模型

2.2 优化方法

2.3 无监督学习/ 深度生成模型

2.4 RNN / 序列到序列模型

2.5 神经图灵机

2.6 深度强化学习

2.7 深度迁移学习/终身学习/特别是针对强化学习

2.8 One-Shot深度学习

3 应用

3.1 NLP(自然语言处理)

3.2 目标检测

3.3 目标跟踪

3.4 图像标注

3.5 机器翻译

3.6 机器人

3.7 Art

3.8 目标分割

---

限于篇幅，本文的论文清单和下载地址放在我的数据科学的github中：

github地址：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

一共127篇论文，可以说是最全的深度学习经典论文集！

总结

本文总结了深度学习阅读论文的路线，并整理了127篇经典论文提供下载。

欢迎收藏分享。

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

往期精彩回顾

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