AI基础：深度学习论文阅读路线（127篇经典论文下载）

0.导语

作者：Floodsung

出处：https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

翻译：黄海广

如果您是深度学习领域的新手，那么您可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪篇论文开始阅读？”

本文是深度学习论文的阅读路线图！

该路线图是根据以下四个准则构建的：

• 从轮廓到细节

• 从旧到最新

• 从通用到特定领域

• 专注于最新技术

您会发现许多非常新的论文，但确实值得阅读。

此外，作者将继续在此路线图中添加论文。

目前已经发布：

AI 基础：简易数学入门

AI 基础：Python开发环境设置和小技巧

AI 基础：Python 简易入门

AI 基础：Numpy 简易入门

AI 基础：Pandas 简易入门

AI 基础：Scipy(科学计算库) 简易入门

AI基础：数据可视化简易入门（matplotlib和seaborn）

AI基础：机器学习库Scikit-learn的使用

AI基础：机器学习简易入门

AI基础：机器学习的损失函数

AI基础：特征工程-类别特征

AI基础：特征工程-数字特征处理

AI基础：特征工程-文本特征处理

AI基础：词嵌入基础和Word2Vec

AI基础：图解Transformer

AI基础：一文看懂BERT

AI基础：入门人工智能必看的论文

AI基础：走进深度学习

后续持续更新

我已经将论文全部下载了，放到百度云提供下载。

百度云地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/17Xcg6-mzRjlNKEIj2lSPiw

提取码：fnks

我将本文放在我的数据科学的github中，如果百度云链接失效请到这里找下载地址：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

论文我做成了zotero格式，可以直接在zotero中导入，如果没有安装zotero，那么也可以下载分类好的pdf文件，按照本文论文目录进行分类了。

使用方法：

1.zotero 中阅读，先导入到zotero，阅读论文只需要在红框中输入论文名称即可搜到。

2.直接下载文件阅读

后续如果链接被取消，请直接到github上查看：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

论文目录

1 深度学习的历史和基础

1.0 图书

1.1 回顾

1.2 深度信念网络（DBN）（深度学习前夜的里程碑）

1.3 ImageNet的发展（深度学习从这里爆发）

1.4 语音识别的发展

2 深度学习方法

2.1 深度学习模型

2.2 优化方法

2.3 无监督学习/ 深度生成模型

2.4 RNN / 序列到序列模型

2.5 神经图灵机

2.6 深度强化学习

2.7 深度迁移学习/终身学习/特别是针对强化学习

2.8 One-Shot深度学习

3 应用

3.1 NLP(自然语言处理)

3.2 目标检测

3.3 目标跟踪

3.4 图像标注

3.5 机器翻译

3.6 机器人

3.7 Art

3.8 目标分割

---

限于篇幅，本文的论文清单和下载地址放在我的数据科学的github中：

github地址：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/8.deep-learning/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

一共127篇论文，可以说是最全的深度学习经典论文集！

总结

本文总结了深度学习阅读论文的路线，并整理了127篇经典论文提供下载。

欢迎收藏分享。

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

往期精彩回顾
 
那些年做的学术公益-你不是一个人在战斗适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习在线手册深度学习在线手册AI基础下载（第一部分）备注：加入本站微信群或者qq群，请回复“加群”加入知识星球（4500+用户，ID：92416895），请回复“知识星球”

喜欢文章，点个在看