［Deep Learning］学习资料积累

1. ufldl教程√

Andrew Ng的教程，matlab代码。

2. Neural Network and Deep Learning√：

一本未写完的书，非常细致，对基础的概念比如cross entropy cost function, backpropagation有十分详细的介绍，python实现，但是是针对多层神经网络的，没有cnn。

3. Deep Learning：

    Bengio大神的书。

4.Learning Deep Architectures for AI

还是Yoshua Bengio

5. Deep Learning Toturial：

Yann LeCun在ICML2013上的Toturial PPT。

6.Deep Learning Tutorial：

LISA lab, University of Montreal

7.Hacker’s guide to Neural Networks：

Stanford Andrej Karpathy的blog，从程序员角度理解神经网络。

8.Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Stanford 课程CS231n

9.神经网络可视化

效果简直眩瞎双眼，还没有细看，应该对直观的理解神经网络有一定帮助。