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深度学习相关

深度学习路线图框架
1 深度学习历史和基础

• 1.0 书籍
• 1.1 调查
• 1.2 深度信念网络（DBN）（深度学习里程碑）
• 1.3 ImageNet 演变（深度学习突破点）
• 1.4 语音识别的演变

2 深度学习

• 2.1 模型
• 2.2 优化
• 2.3 无监督学习/深度生成模型
• 2.4 循环神经网络 / 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 /
• 2.8 一次学习（深度学习）

3 应用

• 3.1 自然语言处理（NLP）
• 3.2 物体检测
• 3.3 视觉追踪
• 3.4 看图说话
• 3.5 机器翻译
• 3.6 机器人技术
• 3.7 艺术方面
• 3.8 对象分割

1.流行的CNN框架

• LetNet-5 pdf
• AlexNet pdf
• VGGNet pdf
• GoogLeNet pdf
• ResNet pdf

2.目标检测与物体识别

• 物体检测：

基于CNN检测器分为两类：一类，SSD、YOLO、Retina- Net，另一类为，Faster R-CNN、R-FCN 和 Mask-RCNN.

综述性文章：
[1]. 卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述

• 迁移学习

迁移学习资料汇总

其他：

这里放的是学习的resource
个人学习深度学习更新放在这里 focus在自己做项目以及学习上的一些学习

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