今天無意中翻到了一篇博客，其中這篇，翻了幾個鏈接，覺得對剛?cè)胄械呐笥驯容^有意義，所以全文轉(zhuǎn)載如下：不過沒有所有鏈接都登錄，所以，親們，請自行辨別，出現(xiàn)問題責(zé)任自負(fù)。

http://www.360doc.com/content/14/0528/13/10724725_381709697.shtml

1. http://www.cnblogs.com/tornadomeet/tag/Deep%20Learning/default.html?page=1

博客園tornadomeet的博文，樓主參加了天津的DL學(xué)習(xí)，里面有很全的DL學(xué)習(xí)筆記，很值得學(xué)習(xí)。

2. http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781396

CSDN的zhouxy09（甘苦人生）的博文，樓主對DL系列的概述很詳細(xì)

3. http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8984316

CSDN的celeryChen的博文，限制玻爾茲曼機(jī)的講解不錯

4. http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/9070437

CSDN的xceman的博文，DL學(xué)習(xí)系列比較多

5. http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/

博客園的Lerrylead，其機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識很詳細(xì)，值得細(xì)讀

6. http://blog.csdn.net/dark_scope/article/category/1277457

CSDN的Darkscope，其機(jī)器學(xué)習(xí)講解不錯，面向代碼，講解獨(dú)到

7. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917

CSDN的Rechel，其機(jī)器學(xué)習(xí)的博文講解詳細(xì)，個人覺得她很有才情

8. http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937

CSDN的peghoty，講解RBM限制玻爾茲曼機(jī)，非常詳細(xì)，強(qiáng)烈推薦

9. http://www.ruanyifeng.com/blog/opinions/ 阮一峰的博客，貌似微軟上的技術(shù)博

展開全文

另外，介紹DL的學(xué)習(xí)網(wǎng)站，資料很全

http://deeplearning.suanfazu.com/2013/02/%e6%9c%80%e8%bf%91%e7%9c%8b%e8%bf%87%e7%9a%84%e9%83%a8%e5%88%86deep-learning%e8%ae%ba%e6%96%87/

不錯的資料匯總（文章和代碼）：

1. http://ycool.com/post/g79bn66 歪酷上的，主要是Hinton的DBN

2. http://blog.sina.com.cn/s/blog_870a639201019fbl.html 新浪郭亮，主要是論文介紹

3. http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/7701159 貌似代碼的整理篇，可以看看

4. http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 百度空間上的，對DL的paper整理，很詳細(xì)

5. http://www.zhizhihu.com/html/y2013/4365.html 丕子上的，有C++代碼，作者自己實(shí)現(xiàn)

龍星計劃2013資料：

http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3220401770uk=723014463#dir

三大牛人網(wǎng)址：

GeoffreyE. Hinton：

http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

YoshuaBengio：

http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/research.html

Andrew Ng：

http://cs.stanford.edu/people/ang/

很全面的一個學(xué)習(xí)網(wǎng)站：

http://deeplearning.net/

publicclass：

Andrew Ng：

http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning

GeoffreyE. Hinton：

https://www.coursera.org/course/neuralnets

新聞：

百度大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：

http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2014/4/292909.shtm

Deep Learning 的大牛Bingio的吐槽，有意思：

http://meroa.com/Yoshua-Bengio-Reddit/

Deep Face人臉檢測這塊，F(xiàn)acebook的AI團(tuán)隊弄的（另外這個網(wǎng)站不錯）：

http://www.zhizhihu.com/html/y2014/4496.html

親們，好好學(xué)習(xí)天天向上，未來的行業(yè)進(jìn)步就靠你們啦?。。?/p>