转载自http://baojie.org/blog/2013/01/27/deep-learning-tutorials/

Stanford Deep Learning wiki: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page

几个不错的深度学习教程，基本都有视频和演讲稿。附两篇综述文章和一副漫画。还有一些以后补充。

Jeff Dean 2013 @ Stanford

http://i.stanford.edu/infoseminar/dean.pdf

一个对DL能干什么的入门级介绍，主要涉及Google在语音识别、图像处理和自然语言处理三个方向上的一些应用。参《Spanner and Deep Learning》（2013-01-19）

Hinton 2009

A tutorial on Deep Learning

Slides http://videolectures.net/site/normal_dl/tag=52790/jul09_hinton_deeplearn.pdf

Video http://videolectures.net/jul09_hinton_deeplearn/  (3 hours)

从神经网络的背景来分析DL，为什么要有DL说得很清楚。对DL的基本模型结构也说得很清楚。十分推荐

更多Hinton的教程 http://www.cs.toronto.edu/~hinton/nntut.html

斯坦福的Deep Learning公开课（2012）

Samy Bengio, Tom Dean and Andrew Ng

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

教学语言是Matlab。

参2011年的课程CS294A/CS294W  Deep Learning and Unsupervised Feature Learning

更多的斯坦福工作： Deep Learning in Natural Language Processing

NIPS 2009 tutorial

• http://ronan.collobert.com/pub/matos/2009_tutorial_nips.pdf
• video http://videolectures.net/nips09_collobert_weston_dlnl/

这个介绍了DL在三个方向上的应用：tagging (parsing), semantic search, concept labeling

Ronan Collobert的Senna是一个c的深度学习实现，只有2000多行代码

ACL 2012 tutorial

Deep Learning for NLP (without Magic) 

Video: http://www.youtube.com/watch?v=IF5tGEgRCTQ&list=PL4617D0E28A5781B0

Kai Yu’s Tutorial

Slides link: http://pan.baidu.com/share/link?shareid=136269&uk=2267174042[1] 

Video link: KaiYu_report.mp4 (519.2 MB) 

Theano Deep Learning Tutorial

这个是实战, 如何用Python实现深度学习

http://deeplearning.net/tutorial/

Survey Papers

很多，不过初学看这两篇应该就够了

Yoshua Bengio, Aaron Courville, Pascal Vincent. (2012) Representation Learning: A Review and New Perspectives

Yoshua Bengio (2009). Learning Deep Architectures for AI.

更多

• Itamar Arel, Derek C. Rose, and Thomas P. Karnowski. (2010) Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research  这篇没什么公式，也不长，就是笼统的介绍一下
• 截至2009的一些重要文章 http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/twiki/bin/view.cgi/Public/ReadingOnDeepNetworks

最后来个漫画

Deep Learning虽好，也要牢记它的局限