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by hzq
1. 深度学习相比浅层学习的优势，是如何解决梯度消失的
2. 深度网络的损失如何度量以及如何训练
3. 卷积、池化、dropout的原理
4. 深度网络防止过拟合的方式
5. 构造深度网络输入的一些技巧及其作用原理
6. 如何理解RNN的记忆特性
7. 数据量及数据（包括标签）干净程度对深度网络的影响。by xiaolang
1. 训练如何结束？
2. 对于分类问题，单个分类大约要多少量级的样本？
3. 理论上说，网络在结构确定后，因该有一个全局最优解，跟样本貌似没啥关系？
如果是这样，那训练过程根据样本找出的最优解相当于什么？
4. 图像或者其他多通道卷积是如何计算的
5. 网络训练好后，后面的分类如softmax、svm等，如何选择分类算法，目前主流的用法是什么，输出文档
6. dropout、bagging，boosting之间的理论关系和优缺点
7. 半监督学习的案例
8. 基于小样本的机器学习，如何训练网络，有哪些方法提高精度 [scan] (https://arxiv.org/abs/1707.03389).
by lhc
1. 使用基于矩阵的方法推导自编码，CNN，lstm的梯度
2. 随机梯度下降的有效性证明
3. tensorflow的坑：
3.1 name_scope 只能控制操作， variable_scope能够控制参数，设置参数的复用，需要使用variable_scope能够控制参数，需要理解tf中的共享变量的意义
3.2 tensorflow书上的错误。p179中执行cell.zero_state（batch_size, tf.float32）会出错，这是因为在执行的时候evaluation的时候，在批量传入测试样本的时候，不能保证每次的batch_size都是一样的，会出现错误， 可以采用： batch_size_t = tf.shape(x_in)[0]，动态初始化， tensorflow实战这本书很坑。。- 猫脸识别非监督学习
- 谷歌大脑的其它深度学习相关工作
- 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition
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- 机器学习
- Deep Learning
- understanding machine learning
- machine learning yearning
- 神经网络与机器学习(第三版)
- 神经网络与深度学习 讲义
- 口形识别，输入口型输出普通话
- 步态识别，通过步态，确定一个人
- 异常行为检测，打人检测、丢弃物品之类的
- 人脸识别较为成熟，但是也可以从头到尾走一遍
- 基于深度学习的视觉跟踪，例如卷积神经网络
- 中文word2vec(包括敏感词)
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- 论文检索
- https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
- https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
- github和arxiv论文和实现结合的网站
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