http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Stat212b:Topics Course on Deep Learning
http://joanbruna.github.io/stat212b/
加州大学伯克利分校统计系Joan Bruna(Yann LeCun博士后) 以统计的角度讲解DL。
CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing
斯坦福大学 Richard Socher 主要讲解自然语言处理领域的各种深度学习模型
CS231n:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
斯坦福大学 Fei-Fei Li Andrej Karpathy 主要讲解CNN、RNN在图像领域的应用
1,CNN进化史
2,卷积神经网络(CNN)
3,循环神经网络(RNN)
4,深度残差网络(DRN)ResNet网络原理
5,深度信念网络(DBN)
6,LeNet
7,AlexNet
8,VGGNet
9,GoogLeNet(从Inception v1到v4的演进)
10,RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN
11,Mark R-CN
12,“迁移学习”(Transfer Learning)
13,什么是强化学习(Reinforcement Learning)
14,AlphaGo算法原理浅析
https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/