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128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这了,对于大多数想上手深度学习的小伙伴来说，“我应当从那篇论文开始读起？”这是一个亘古不变的话题。而对那些已经入门的同学来说，了解一下不同方向的论文，也是不时之需。有没有一
128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这里！这份阅读列表的组织原则是这样的：从全局到枝干：从综述类、全局性的文章到细分领域的具体论文。从经典到最前沿：每个话题的文章都是按时间顺序来排的，可以清晰给出每个方向的发展脉络。
128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这里.从全局到枝干、从经典到前沿、从理论到应用、还有最新的研究...，所有你不需要的需要的，现在不需要的未来需要的，你不需要的周边小伙伴需要的...反正全都在这了。.拿走不谢，就在AI科技大本营。.
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重磅|128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这了.Daniel雨林2018-04-2918:08:04238收藏.分类专栏：论文.论文专栏收录该内容.7篇文章0订阅.订阅专栏.从全局到枝干、从经典到前沿、从理论到应用、还有最新的研究...，所有你不需要的需要的...
128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这里.2017-07-1417:05.来源:金豆数据.原标题：128篇论文，21大领域，深度学习最值得看的资源全在这里.
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Deeperneuralnetworksaremoredifficulttotrain.Wepresentaresiduallearningframeworktoeasethetrainingofnetworksthataresubstantiallydeeperthanthoseusedpreviously.Weexplicitlyreformulatethelayersaslearningresidualfunctionswithreferencetothelayerinputs,insteadoflearningunreferencedfunctions.Weprovidecomprehensiveempiricalevidenceshowingthatthese...
放arXiv上的原因十多年业余时间,产生了一些自己也意外的好的想法,写了几篇文章,有的正式发表在国内,但是国内审稿不严格,当时看法也粗浅片面,所以不满意;后来有了时间,相关基础知识的深度和广度都大大增加,还跟一些参考文献中频繁出现的大牛沟通过,然后成稿之后,反复修改;但是投了...
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