深度学习一（相关资料）

Posted 2021-03-23 hjimce

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度学习一（相关资料）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45421595

作者：hjimce

一、学习清单

1、综合类

(1)收集了各种最新最经典的文献，神经网络的资源列表：https://github.com/robertsdionne/neural-network-papers 里面包含了深度学习领域经典、以及最新最牛逼的算法，如果把这个列表学过一遍，基本已然达到了大神级别。

(2)机器学习学习清单：https://github.com/ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials/blob/master/README.md 当然也包含了深度学习各种资源教程

(3)2010-2016被引用最多的深度学习论文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650716071&idx=1&sn=7aa209732425c6a52536fbb9012a09fd 本人看了一下，感觉很不错，以后就根据这个一篇一篇的啃。

2、计算机视觉

(1)计算机视觉学习清单：https://github.com/kjw0612/awesome-deep-vision 里面包含的都是最经典的深度学习paper。如果把里面的paper都学过一遍，可谓视觉领域的高手高手高高手……

(2)快速搞深度学习图像识别项目，莫过于看识别效果排行榜，找最牛逼的算法搭建起来：http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html#53544c2d3130

3、NLP领域

(1)自然语言学习清单：https://github.com/keonkim/awesome-nlp 从NLP菜鸟到高手的成长之路学习清单

(3)博客推荐：http://www.wildml.com/ 包含了RNN、LSTM、Attention机制等教程，最主要的是讲解的浅显易懂，让我等菜鸟受益匪浅

二、其它总结

1、调参经验：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html，里面讲解了深度学习的调参经验总结，很是经典。

2、梯度下降各种变体总结：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 作者写的非常好，浅显易懂

ios:https://developer.apple.com/reference/metalperformanceshaders

http://www.mattrajca.com/2016/11/26/speeding-up-tensorflow-with-metal-performance-shaders.html

http://machinethink.net/blog/

4、深度生成模型浅显易懂博客：http://www.inference.vc/page/4/

5、iPhone移植：http://machinethink.net/blog/

三、训练数据

1、计算机视觉

(1)人脸数据：

此数据库包含了20w张人脸图片，每张图片标注了5个特征点、以及几十种属性（是否微笑、肤色、发色、性别等属性）

此网站差不多可以下载到3000张，训练数据图片，每张图片标注了68个人脸特征点

C、74个人脸特征点：http://gaps-zju.org/DDE/

这个网站包好了1.4w张的人脸训练数据图片，每张图片标注了74个人脸特征点。不过这个数据感觉标注的很不精确

这个网站包含了500k+的人脸性别与年龄训练数据，同时还有文献及代码，对于搞性别年龄预测，资源充足

(2)深度估计、图像分割：

2、自然语言

(1)问答系统：https://github.com/karthikncode/nlp-datasets

四：标注工具

1、用于视觉的专门标注工具《Supervisely v2.0: supercharge your training data pipeline with Deep Learning》

以上是关于深度学习一（相关资料）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章