深度学习：从入门到进阶

深度学习是机器学习中备受重视的一支，根源于类神经网络模型。目前最好的语音识别和影像辨识系统都是通过深度学习技术来完成的，比如红遍大街小巷的 Alpha Go，就是深度学习的杰作。而深度学习需要一定的数学基础，又是近几年才流行起来的概念，因此参考书目屈指可数。

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入门深度学习推荐从中国台湾李宏毅教授写的「1天搞懂深度学习」开始，300多页的PPT，应该是目前市面上最系统、最通俗易懂的文章了。

Tips：后台回复0323，可免费下载「1天搞懂深度学习」PDF版。

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深度学习进阶书单就不得不提炙手可热的「Deep Learning」了，由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville三位大牛合著，中译本名为「深度学习」。该书是迄今为止唯一一部关于深度学习的专著，号称“深度学习圣经”。缺陷在于前后章节难度跨度很大，框架内容较为琐碎。

Tips：后台回复0326，可免费下载「Deep Learning」中英文版。

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如果能弄懂以上两篇，就已经是小半个专家了，下面就需要看些专业的论文来提升了。

近年新书「人工智能中的深度结构学习」翻译自主导深度学习的三大开山鼻祖——Yoshua Bengio在2009年发表的论文「Learning Deep Architectures for AI」。因成文时间早，论述覆盖面较为集中，主要介绍了一些早期的基本模型，非常适合“寻根”。

Tips：后台回复0211，可免费下载「Learning Deep Architectures for AI」英文版，中文版各大书城有售。

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此外还是要看最前沿的研究论文，毕竟这是一个“三个月一过时”的研究领域。2017年推荐论文有：

1、Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

2、Wasserstein GAN

3、Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training

4、Mastering the game of Go without human knowledge

Tips：后台分别回复0327-1、0327-2、0327-3、0327-4，可下载以上论文。

以上欢迎大家阅读

1年后我们就能愉快地聊“深度学习”了。

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