DL参考资源（二）
2017-09-02DL参考资源
教程（续）
https://mp.weixin.qq.com/s/9xVMh2Zf9fP0_vXRoTe7ng
详解前馈、卷积和循环神经网络技术
https://www.zhihu.com/question/339287819
求问:调参是否能对深度学习模型的性能有极大提升？
https://mp.weixin.qq.com/s/GYno7htF_-Hw4UN_Nc2etg
直观梳理深度学习关键概念：优化算法、调参基本思路、正则化方式等
https://mp.weixin.qq.com/s/l3AgM6U7EEq3fZrhY_8Zug
机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差
https://mp.weixin.qq.com/s/n-vnekQfns6_a6f7InhMpA
最优解的平坦度与鲁棒性，我们该如何度量模型的泛化能力
https://mp.weixin.qq.com/s/J75ZdrNCSwBO1y9o84THQg
综述论文：机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择
https://mp.weixin.qq.com/s/6Oo2w-AZEf09I_QNRV154w
计算机视觉的修炼秘笈
https://mp.weixin.qq.com/s/Q4pnGyOYqT8pE5X0S0Yg6A
你可能不知道的7个深度学习实用技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/XD0eyKiBgsqmcucIsW20uw
了解学习率及其如何提高深度学习的性能
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专访MIT教授Tomaso Poggio：表达、优化与泛化——数学视角里的深度学习
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计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等
https://mp.weixin.qq.com/s/sK4kZ8Sto8_t1F0XSg4jvg
计算机视觉领域最全汇总
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从入门到高阶，读懂机器学习需要哪些数学知识
https://mp.weixin.qq.com/s/qpqqeSaRwQyBJlo3P25q6g
如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程
https://mp.weixin.qq.com/s/AEyr7FNeIHprprs9k7HE9w
这些神经网络调参细节，你都了解了吗
https://mp.weixin.qq.com/s/S6_HzgyTnoNvc8vp4_C1kw
利用Matlab实现深度学习
https://mp.weixin.qq.com/s/miKs4tWu8Hh1yHvx-XZFwg
构建深度神经网络，我有20条“不成熟”的小建议
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普林斯顿ICML2018教程：深度学习理论理解的探索
https://mp.weixin.qq.com/s/bcVRsXlPe0V61xYQHc5Kkg
如何搞明白深度学习的算法、理论与计算系统？这一份CMU邢波教授286页全面为你阐述
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十种确保搞砸人工智能项目的方法，文因互联CEO鲍捷
https://mp.weixin.qq.com/s/yMq-m2uGS705Jyxm_oVUng
称霸Kaggle的十大深度学习技巧
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16篇论文、70多页PPT帮你优化深度学习模型
https://mp.weixin.qq.com/s/2qvLk4gqSrI2dslD4d9V5g
超详细深度学习debug指南，国外小哥手把手教你如何调试模型
https://mp.weixin.qq.com/s/87QkA36gXuEJeORVkR_ndQ
CMU Russ教授《如何融合领域知识到深度学习中》
https://mp.weixin.qq.com/s/gLRKHedbVX_K2XJW2eNuhQ
如何增加深度学习模型的泛化能力
https://mp.weixin.qq.com/s/eyl0NMa1p_RmQIwnweuBgw
10张图盘点计算机视觉、语音和文本理解里程碑
https://mp.weixin.qq.com/s/h9e3QMSmsrE4NUXExwNsGg
一文看尽深度学习这半年
http://mp.weixin.qq.com/s/Ybq6hSTPpyYQSNGJg1tgeQ
AI距离匹敌人类大脑还有多远？人工神经网络和生物神经网络最详细对比
https://github.com/grananqvist/Awesome-Quant-Machine-Learning-Trading
量化交易算法参考资料
https://mp.weixin.qq.com/s/jUD6UVw-6e9HEmBvnu8v-Q
牛津大学/DeepMind：论深度学习中的统计思维，附49页ppt
算法
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MIT最新算法，双向传播比BP快25倍
https://mp.weixin.qq.com/s/FLrnRF8UQg6vLn-sndSpiw
代替支持向量机，南大周志华组提出多类最优边界分配机mcODM
https://mp.weixin.qq.com/s/xbimfckVD0Ol0T1n0-_ktA
从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法
https://mp.weixin.qq.com/s/09uzm9LJxJwLL-bEoayJbg
深度学习中的常见分布
https://wenku.baidu.com/view/98590eedaeaad1f346933f88.html
小波神经网络简介
https://mp.weixin.qq.com/s/mAkC6TDwLJ3hj2wSGiFdFg
深度神经网络训练的必知技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/qz6Xn7dpp1s96pKyWcUbjg
从变分边界到进化策略，一文读懂机器学习变换技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/ye4QvDfKPGyX0eK3Mti1Kw
从反向传播到迁移学习，盘点人工智能从业者必备的10个深度学习方法
https://mp.weixin.qq.com/s/2gBoVr_072DLJ_MMHPHNLQ
这8种神经网络结构，你掌握了几个？
https://mp.weixin.qq.com/s/SeNIQQL_MqjFG4ek_wJoIg
必须了解的8种神经网络架构
https://zhuanlan.zhihu.com/p/152362317
22张深度学习精炼图笔记总结
行业
李开复的这篇文章不可不读：
https://mp.weixin.qq.com/s/OLIO4UIZUuzjX5oQbn3Tug
拥抱人工智能的中国：现状和展望（上）
https://mp.weixin.qq.com/s/KbKlgRAfjP_39WdXh7gOLg
拥抱人工智能的中国：现状和展望（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/hoo34-eMcYV7hV6LFbJqcg
10分钟带你读完人工智能的三生三世
https://mp.weixin.qq.com/s/yAC6VTOl3jAxjUT0QbTVrw
为什么要在边缘设备部署机器学习？
https://mp.weixin.qq.com/s/YnOFJIf-l6CxSWdxIJn1FA
与一年一届的CVPR相比，两年一届的ICCV、ECCV有什么不同？
http://mp.weixin.qq.com/s/oBy_Xl7FSBUd46H9E8yUbA
AI博士五星指南：入行自评，选大公司还是初创企业
深度学习大讲堂
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36520673
让机器“观色”：真实世界的表情识别
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让机器“察言作画”：从语言到视觉
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让机器“析毫剖厘”：图像理解与编辑
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让机器“答问如流”：从视觉到语言
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让机器“看山是山”：脑启发的视觉计算
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让机器“删繁就简”：深度神经网络加速与压缩
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让机器“提纲挈领”：视觉系统的紧凑性初探
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让机器“解疑释惑”：视觉世界中的结构化理解
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让机器“一叶知秋”：弱监督视觉语义分割
AI与UI
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深度学习助力前端开发：自动生成GUI图代码
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复杂GUI也能搞定！西安交通大学提出前端设计图自动转代码新方法
https://mp.weixin.qq.com/s/4b4TPkIRPJ3VBkCOA6kbxw
前端慌不慌？用深度学习自动生成HTML代码
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AI设计师“鹿班”核心技术公开：如何1秒设计8000张海报？
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5秒钟内将手绘网站线框图转换为可用的HTML网站
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阿里AI设计师一秒出图，小撒连连惊呼，真相是…
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前端开发者的福音：根据UI设计图自动生成GUI骨架代码
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AI设计师“鲁班”进化史：每秒制作8000张双11海报，没有一张雷同！
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手绘稿如何1秒变身数据大屏？深度学习让人人成为可视化专家
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独家下载！阿里如何用AI写代码？
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layoutGAN是如何实现自动排版的
图像配准
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图像配准的前世今生：从人工设计特征到深度学习
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80985475
图像配准综述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/90593936
fluid(流）方法图像配准简介
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用MNIST数据集进行基于深度学习的可变形图像配准的验证实验
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巧解图像处理经典难题之图像配准
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基于深度学习的2D和3D仿射变换配准
CV
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推荐一个不错的边缘检测网络：HED
https://mp.weixin.qq.com/s/gEYzS6iiktUJM_EW4s_CEA
在OpenCV中基于深度学习的边缘检测
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眼见未必为实–漫谈图像隐写术
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商汤科技23篇论文横扫CVPR
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揭秘CVPR2017 WebVision图片分类竞赛冠军背后的技术
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通过空间上下文特征进行阴影检测
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视觉识别新范式：开放世界下的大规模长尾识别
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长尾识别中的Tricks汇总
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李飞飞团队新作-有限标签的场景图预测
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当低级视觉任务遇上高级视觉任务
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图像处理：从bilateral filter到HDRnet
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基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍
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基于深度学习的图像边缘和轮廓提取方法介绍
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更好也更快！最先进的图像去模糊算法DeblurGAN-v2
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基于深度学习的着色方法介绍
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轮廓检测综述：An Overview of Contour Detection Approaches
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首个镜子分割网络问世，大连理工、鹏城实验室、香港城大出品
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深度学习在图像处理的应用一览
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旷视成都研究院负责人刘帅成：图像对齐及其应用
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真实场景中的玻璃检测，有趣的应用
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图像分类中常用的tricks
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如何让拍摄的照片适配不同分辨率的设备？
