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:

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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。

AI基础:深度学习论文阅读路线(127篇经典论文下载)_第1张图片

2.直接下载文件阅读

AI基础:深度学习论文阅读路线(127篇经典论文下载)_第2张图片

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。


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