csdn《深度学习Deep Learning 》中文版 高清完整PDF版 下载

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本回答被提问者采纳
参考技术D ????

Deep Learning(深度学习)

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/20238157

Deep Learning(深度学习

ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一

ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二

Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错。

deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强烈推荐,自己去发现好资料。

Deep learning的toolbox,matlab实现的,对应源码来学习一些常见的DL模型很有帮助,这个库我主要是用来学习算法实现过程的。

2013年龙星计划深度学习教程,邓力大牛主讲,虽然老师准备得不充分,不过还是很有收获的。

Hinton大牛在coursera上开的神经网络课程,DL部分有不少,非常赞,没有废话,课件每句话都包含了很多信息,有一定DL基础后去听收获更大。

Larochelle关于DL的课件,逻辑清晰,覆盖面广,包含了rbm系列,autoencoder系列,sparse coding系列,还有crf,cnn,rnn等虽然网页是法文,但是课件是英文。

CMU大学2013年的deep learning课程,有不少reading paper可以参考。

达慕思大学Lorenzo Torresani的2013Deep learning课程reading list.

Deep Learning Methods for Vision(余凯等在cvpr2012上组织一个workshop,关于DL在视觉上的应用)。

斯坦福Ng团队成员链接主页,可以进入团队成员的主页,比较熟悉的有Richard Socher, Honglak Lee, Quoc Le等。

多伦多ML团队成员链接主页,可以进入团队成员主页,包括DL鼻祖hinton,还有Ruslan Salakhutdinov , Alex Krizhevsky等。

蒙特利尔大学机器学习团队成员链接主页,包括大牛Bengio,还有Ian Goodfellow 等。

纽约大学的机器学习团队成员链接主页,包括大牛Lecun,还有Rob Fergus等。

豆瓣上的脑与deep learning读书会,有讲义和部分视频,主要介绍了一些于deep learning相关的生物神经网络。

Large Scale ML的课程,由Lecun和Langford讲的,能不推荐么。

Yann Lecun的2014年Deep Learning课程主页,强烈推荐。

一些常见的DL code列表,csdn博主zouxy09的博文,Deep Learning源代码收集-持续更新…

Deep Learning for NLP (without Magic),由DL界5大高手之一的Richard Socher小组搞的,他主要是NLP的。

2012 Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning,高手云集,深度学习盛宴,几乎所有的DL大牛都有参加。

matlab下的maxPooling速度优化,调用C++实现的。

2014年ACL机器学习领域主席Kevin Duh的深度学习入门讲座视频。

 

Machine Learning(机器学习):

介绍图模型的一个ppt,非常的赞,ppt作者总结得很给力,里面还包括了HMM,MEM, CRF等其它图模型。反正看完挺有收获的。

机器学习一个视频教程,youtube上的,翻吧,内容很全面,偏概率统计模型,每一小集只有几分钟。 

龙星计划2012机器学习,由余凯和张潼主讲。

demonstrate 的 blog :关于PGM(概率图模型)系列,主要按照Daphne Koller的经典PGM教程介绍的,大家依次google之

FreeMind的博客,主要关于机器学习的。

Tom Mitchell大牛的机器学习课程,他的machine learning教科书非常出名。

CS109,Data Science,用python介绍机器学习算法的课程。

 

Computer Vision(计算机视觉):

MIT2013年秋季课程:Advances in Computer Vision,有练习题,有些有code.

IPAM一个计算机视觉的短期课程,有不少牛人参加。

 

OpenCV相关:

http://opencv.org/

2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布,opencv更改了其最新的官方网站地址。

http://www.opencvchina.com/

好像12年才有这个论坛的,比较新。里面有针对《learning opencv》这本书的视频讲解,不过视频教学还没出完,正在更新中。对刚入门学习opencv的人来说很不错。

http://www.opencv.org.cn/forum/

opencv中文论坛,对于初次接触opencv的学者来说比较不错,入门资料多,opencv的各种英文文档也翻译成中文了。不足是感觉这个论坛上发帖提问很少人回答,也就是说讨论不够激烈。

http://opencv.jp/

opencv的日文网站,里面有不少例子代码,看不懂日文可以用网站自带的翻译,能看个大概。

http://code.opencv.org/projects/opencv

opencv版本bug修补,版本更新,以及各种相关大型活动安排,还包含了opencv最近几个月内的活动路线,即未来将增加的功能等,可以掌握各种关于opencv进展情况的最新进展。

http://tech.groups.yahoo.com/group/OpenCV/

opencv雅虎邮件列表,据说是最好的opencv论坛,信息更新最新的地方。不过个人认为要查找相关主题的内容,在邮件列表中非常不方便。

http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~jsyeh/wiki/doku.php

台湾大学暑假集训网站,内有链接到与opencv集训相关的网页。感觉这种教育形式还蛮不错的。

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/

opencv版本发布地方。

http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog#241    http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs

opencv版本内容更改日志网页,前面那个网页更新最快。

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html

opencv中文教程网页,分几个模块讲解,有代码有过程。内容是网友翻译opencv自带的doc文件里的。

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

网友总结的常用带有cvpr领域常见算法code链接的网址,感觉非常的不错。

http://fossies.org/dox/OpenCV-2.4.2/

该网站可以查看opencv中一些函数的变量接口,还会列出函数之间的结构图。

http://opencv.itseez.com/

opencv的函数、类等查找网页,有导航,查起来感觉不错。

 

优化:

http://submodularity.org/

submodual优化。

 

数学:

http://www.youku.com/playlist_show/id_19465801.html

《计算机中的数学》系列视频,8位老师10讲内容,生动介绍微积分和线性代数基本概念在计算机学科中的各种有趣应用!

 

Linux学习资料:

http://itercast.com/library/1

linux入门的基础视频教程,对于新手可选择看第一部分,视频来源于LinuxCast.NET网站,还不错。

 

OpenNI+Kinect相关:

http://1.yuhuazou.sinaapp.com/

网友晨宇思远的博客,主攻cvpr,ai等。

http://blog.csdn.net/chenli2010/article/details/6887646

kinect和openni学习资料汇总。

http://blog.csdn.net/moc062066/article/category/871261

OpenCV 计算机视觉 kinect的博客:

http://kheresy.wordpress.com/index_of_openni_and_kinect/comment-page-5/

网友Heresy的博客,里面有不少kinect的文章,写的比较详细。

http://www.cnkinect.com/

体感游戏中文网,有不少新的kinect资讯。

http://www.kinectutorial.com/

Kinect体感开发网。

http://code.google.com/p/openni-hand-tracker

openni_hand_tracking google code项目。

http://blog.candescent.ch/

网友的kinect博客,里面有很多手势识别方面的文章介绍,还有源码,不过貌似是基于c#的。

https://sites.google.com/site/colordepthfusion/

一些关于深度信息和颜色信息融合(fusion)的文章。

http://projects.ict.usc.edu/mxr/faast/

kinect新的库,可以结合OpenNI使用。

https://sites.google.com/a/chalearn.org/gesturechallenge/

kinect手势识别网站。

http://www.ros.org/wiki/mit-ros-pkg

mit的kinect项目,有code。主要是与手势识别相关。

http://www.thoughtden.co.uk/blog/2012/08/kinecting-people-our-top-6-kinect-projects/

kinect 2012年度最具创新的6个项目,有视频,确实够创新的!

http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2011/01/07/1930349.html

kinect多点触控的一篇博文。

http://sourceforge.net/projects/kinect-mex/

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30242-kinect-matlab

有关matlab for kinect的一些接口。

http://news.9ria.com/2012/1212/25609.html

AIR和Kinect的结合,有一些手指跟踪的code。

http://eeeweba.ntu.edu.sg/computervision/people/home/renzhou/index.htm

研究kinect手势识别的,任洲。刚毕业不久。

 

其他网友cvpr领域的链接总结:

http://www.cnblogs.com/kshenf/

网友整理常用牛人链接总结,非常多。不过个人没有没有每个网站都去试过。所以本文也是我自己总结自己曾经用过的或体会过的。

 

OpenGL有关:

http://nehe.gamedev.net/

NeHe的OpenGL教程英文版。

http://www.owlei.com/DancingWind/

NeHe的OpenGL教程对应的中文版,由网友周玮翻译的。

http://www.qiliang.net/old/nehe_qt/

NeHe的OpengGL对应的Qt版中文教程。

http://blog.csdn.net/qp120291570

网友"左脑设计,右脑编程"的Qt_OpenGL博客,写得还不错。

http://guiliblearning.blogspot.com/

这个博客对opengl的机制有所剖析,貌似要翻墙才能进去。

 

cvpr综合网站论坛博客等:

http://www.cvchina.net/

中国计算机视觉论坛

http://www.cvchina.info/

这个博客很不错,每次看完都能让人兴奋,因为有很多关于cv领域的科技新闻,还时不时有视频显示。另外这个博客里面的资源也整理得相当不错。中文的。

http://www.bfcat.com/

一位网友的个人计算机视觉博客,有很多关于计算机视觉前沿的东西介绍,与上面的博客一样,看了也能让人兴奋。

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/

牛人博客,主攻数据结构,机器学习数据挖掘算法等。

http://blog.youtueye.com/

该网友上面有一些计算机视觉方向的博客,博客中附有一些实验的测试代码.

http://blog.sciencenet.cn/u/jingyanwang

多看pami才扯谈的博客,其中有不少pami文章的中文介绍。

http://chentingpc.me/

做网络和自然语言处理的,有不少机器学习方面的介绍。

 

ML常用博客资料等:

http://freemind.pluskid.org/

由 pluskid 所维护的 blog,主要记录一些机器学习、程序设计以及各种技术和非技术的相关内容,写得很不错。

http://datasciencemasters.org/

里面包含学ML/DM所需要的一些知识链接,且有些给出了视频教程,网页资料,电子书,开源code等,推荐!

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm

周志华主页,不用介绍了,机器学习大牛,更可贵的是他的很多文章都有源码公布。

http://www.eecs.berkeley.edu/~jpaisley/Papers.htm

John Paisley的个人主页,主要研究机器学习领域,有些文章有代码提供。

http://foreveralbum.yo2.cn/

里面有一些常见机器学习算法的详细推导过程。

http://blog.csdn.net/abcjennifer

浙江大学CS硕士在读,关注计算机视觉,机器学习,算法研究,博弈, 人工智能, 移动互联网等学科和产业。该博客中有很多机器学习算法方面的介绍。

http://www.wytk2008.net/

无垠天空的机器学习博客。

http://www.chalearn.org/index.html

机器学习挑战赛。

http://licstar.net/

licstar的技术博客,偏自然语言处理方向。

 

国内科研团队和牛人网页:

http://vision.ia.ac.cn/zh/index_cn.html

中科院自动化所机器视觉课题小组,有相关数据库、论文、课件等下载。

http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/

李子青教授个人主页,中科院自动化所cvpr领域牛叉人!

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/

香港理工大学教授lei zhang个人主页,也是cvpr领域一大牛人啊,cvpr,iccv各种发表。更重要的是他所以牛叉论文的code全部公开,非常难得!

http://liama.ia.ac.cn/wiki/start

中法信息、自动化与应用联合实验室,里面很多内容不仅限而cvpr,还有ai领域一些其他的研究。

http://www.cogsci.xmu.edu.cn/cvl/english/

厦门大学特聘教授,cv领域一位牛人。研究方向主要为目标检测,目标跟踪,运动估计,三维重建,鲁棒统计学,光流计算等。

http://idm.pku.edu.cn/index.aspx

北京大学数字视频编码技术国家实验室。 

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

libsvm项目网址,台湾大学的,很火!

http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/index.htm

山世光,人脸识别研究比较牛。在中国科学院智能信息处理重点实验室

 

国外科研团队和牛人网页:

https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html

常见计算机视觉资源整理索引,国外学者整理,全是出名的算法,并且带有代码的,这个非常有帮助,其链接都是相关领域很火的代码。

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/txtv-groups.html

国外学者整理的各高校研究所团队网站

http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/

微软视觉研究小组,不解释,大家懂的,牛!

http://lear.inrialpes.fr/index.php

法国国家信息与自动化研究所,有对应牛人的链接,论文项目网页链接,且一些code对应链接等。

http://www.cs.ubc.ca/~pcarbo/objrecls/

Learning to recognize objects with little supervision该篇论文的项目网页,有对应的code下载,另附有详细说明。

http://www.eecs.berkeley.edu/~lbourdev/poselets/

poselets相关研究界面,关于poselets的第一手资料。

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Research

芬兰奥卢大学计算机科学与工程学院网页,里面有很多cv领域相关的研究,比如说人脸,脸部表情,人体行为识别,跟踪,人机交互等cv基本都涉及有。

http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

卡耐基梅隆大学计算机视觉主页,内容非常多。可惜的是该网站内容只更新到了2004年。

http://vision.stanford.edu/index.html

斯坦福大学计算机视觉主页,里面有非常非常多的牛人,比如说大家熟悉的lifeifei.

http://www.wavelet.org/index.php

关于wavelet研究的网页。

Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.3

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之

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