RTM的博客

由于在图像识别和计算机视觉等方面的出色表现，深度学习受到人们的广泛关注。现在整理一些关于深度学习的资源与教程。一、数学基础作为机器学习的一个分支，如果想透彻的了解和学习深度学习，扎实的数学基础是比不可少的。深度学习主要用到的数学知识包括线性代数，数理统计等知识。这里推荐网易公开课的一门课程。 1、麻省理工公开课：线性代数 地址：http://open.163.com/special/openco

一、RNN资源循环神经网络主要有以下几种形式： 1.普通RNN 2.门循环神经网络（GRU） 3.长短期记忆网络（LSTM） 1、循环神经网络教程 教程主要有以下几个部分组成 1. RNN简介 教程地址：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to

这篇博客总结的挺好的点击打开链接

最近在研究深度学习，所以阅读了一些论文，为了加深记忆，将这些论文写在博客里，方便以后查阅 1、Visualizing and Understanding Convolutional Networks（ECCV2014） 概论文主要的工作是卷积神经网络的可视化，文中利用反卷积的方法来实现卷积层的可视化。通过对可视化的特征图进行分析，得出了卷积神经网络对缩放、平移具有很好的鲁棒性。 相关博客：ht