little豪斯

本文转自 hjimce大神的博客，原文地址http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/45421595，感谢大神分享，向大神学习一、学习清单1、综合类(1)收集了各种最新最经典的文献，神经网络的资源列表：https://github.com/robertsdionne/neural-network-papers  里面包含了深度学习领域经典、以及最新最牛逼

整理以前的笔记，都放图啦，方便自己日后查看。

把以前的笔记放在这里，方便以后再看，以后要养成写文档的习惯，手写的笔记还是有些麻烦啊。后面有新的知识会补充，持续更新….

先放这里，持续更新…..

各个inception大概情况，持续更新….

某文笔记，具体忘记了，先放这里

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

先放在这里，持续更新…..

这个公众号总结了一些，还不错http://mp.weixin.qq.com/s/7D3KyowKoQEK0_wgu-6RnA 后面有新的内容，我再加进来

昨天和an tu tu聊卷积，想搞清楚卷积的来龙去脉，闲着没事。记得第一次接触卷积是本科学习信号处理时，那时候挺神奇的一件事儿，乐老师给我们讲的很好，然后就翻出本科时候的笔记，话说那时候真的听得很认真，满书的笔记。我们学习CNN,就是要学习卷积核，或者叫滤波器的参数。那时候就已经总结出卷积的核心了：反转，平移，乘积，求和。今天再想，这和我们深度学习里卷积的过程一样，CNN里卷积