AI基础：深度学习论文阅读路线（127篇经典论文下载）

原创 机器学习初学者 机器学习初学者 2019-12-23
转载：https://mp.weixin.qq.com/s/6hbi7wMTL0Ky907AngOssw

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。

[AI 基础：简易数学入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487079&idx=2&sn=7ce86878faeee3408c6e61098f4dbdc5&chksm=970485dba0730ccdd3030b2d52a02f1f86875b1bf7e6b26a6a63885a57e625d7302922b2d5a8&scene=21#wechat_redirect)
[AI 基础：Python开发环境设置和小技巧](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486949&idx=1&sn=a47276785096a51ee42ec7d74503c74b&chksm=97048659a0730f4fd23ecc5bf4b271c1f164dc2069a870288ce6d49c354a92890bb0452d655a&scene=21#wechat_redirect)
[AI 基础：Python 简易入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486794&idx=3&sn=b2e87d40660b72c0ceab0342f59bda52&chksm=970486f6a0730fe09805157f74926b8901feb3e4a40843a3b3d012ea08b9498abd9ce74f43b8&scene=21#wechat_redirect)
[AI 基础：Numpy 简易入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486697&idx=1&sn=9343d813d4379f2cd9eaf5b9f13385d1&chksm=97048755a0730e43d9858b31337fb08e4f5ce7f9c95aaf808f04c4660c272c58e11ab981e7e8&scene=21#wechat_redirect)
[AI 基础：Pandas 简易入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486708&idx=2&sn=d55ac128df73ddd3409e353d9b1bfc82&chksm=97048748a0730e5e366684eee7759ef19337d6ceee45aed8ef347943206b3b9e4a482a4d56cb&scene=21#wechat_redirect)
[AI 基础：Scipy(科学计算库) 简易入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486785&idx=3&sn=d25202f3ca1975143e6b9f92b70cee03&chksm=970486fda0730feb697aca7ca86afb614d71fa4aef6d9130a7377445bc864e0aebf4f32b5504&scene=21#wechat_redirect)
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](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487090&idx=2&sn=bbd357e281c3ae8d56ca6d20f71e5f2b&chksm=970485cea0730cd8d61e801d0a191054672419791eb35296fe9cc9a9678362fcb9b11bfc5455&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：机器学习简易入门](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487104&idx=1&sn=0cb4451f53ed446c835de1a95b0e780c&chksm=9704853ca0730c2ae496970058ba5638e5c228091f3ffac9db701933bd72df94f83dec97a12b&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：机器学习的损失函数](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487153&idx=3&sn=1479a4ad5ccfb76c3d7387cccc806f5f&chksm=9704850da0730c1ba5d1fc885d01f0f11ca5f2c661ba89881e1485a91bfadd1986ba0c8a96f0&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：特征工程-类别特征](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486823&idx=2&sn=0da7cadbb4113e88cc75b0d2ada47078&chksm=970486dba0730fcd4cee4b318aabfe20a87738a39009e9fb6076ee6594b64745f7bf5d41dbea&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：特征工程-数字特征处理](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486838&idx=2&sn=1d4d497b91cf6c353ad90279a04071b8&chksm=970486caa0730fdcad7f00760c38d90d9161dea86d3eaff6d3bdb46b2c4a6b16cb595b5e3e71&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：特征工程-文本特征处理](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486843&idx=2&sn=ac30ce2654dea3e868aa3fe0e41400c9&chksm=970486c7a0730fd1d4682747e648e0268bc9b908a9c4eeb1569a42771f1859223632558366e3&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：词嵌入基础和Word2Vec](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486914&idx=2&sn=4c7f590f7f5e3bf888c89086fac57a07&chksm=9704867ea0730f68d3efb48dc8893829cf9a877abbebaea95d22cae8d5a15d6029d5fc7e78d7&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：图解Transformer](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486926&idx=2&sn=48bb3547b4cebe17dc2bc06e686b9073&chksm=97048672a0730f64867ccd32d6d5d425e6cc75dc638ac2f640e128dac29bbfedf1c2ce16d325&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：一文看懂BERT](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247486959&idx=2&sn=030848835e4666ccc48f88815d80c31f&chksm=97048653a0730f4509dec65b08390c0bb757dde8439cfd7451b6e5368ec812ee2e0a18412845&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：入门人工智能必看的论文](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487173&idx=2&sn=1597c6fda8acc7430cf501113f27d46f&chksm=97048579a0730c6f7c1804c3262a522985f27a8ac16febf6052435b1f6df36bae8aedb142e89&scene=21#wechat_redirect)
[AI基础：**走进深度学习](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwODI2NDkxNQ==&mid=2247487191&idx=2&sn=97b267a6f22f66d7bd66441349402c0b&chksm=9704856ba0730c7d318e5819fa213b5d6f4a51758f14354d71a960f1853e092338d1958f34f6&scene=21#wechat_redirect)
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。
AI基础：深度学习论文阅读路线（127篇经典论文下载） - 图1
2.直接下载文件阅读
AI基础：深度学习论文阅读路线（127篇经典论文下载） - 图2
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 Art3.8 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。
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