AI 從頭學（一）：文獻回顧

AI 從頭學（一）：文獻回顧

2016/12/08

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Fig. Literature（圖片來源：Pixabay）。

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出版說明：

2019/08/14

最初要切進深度學習這個新領域時，依照學術慣例，先用 deep learning、review、survey，這幾個關鍵字，在 Google Scholar 找了幾篇論文，並且讀了其中幾篇，開始發表心得。

以 2015《Deep Learning》這篇為例，當初整篇看過一次，知道 Deep Learning 可以做什麼，但還是不知道 Deep Learning 要如何做。其實重要的幾篇，論文的參考文獻都有標示出來，最重要的 LeNet 也在其中。

總之，因為我持續在網路上發表心得，就有人告訴我從 LeNet 開始。這就是發表心得的好處，提供給讀者參考。

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References

[1] Lacey, Griffin, Graham W. Taylor, and Shawki Areibi. "Deep Learning on FPGAs: Past, Present, and Future." arXiv preprint arXiv:1602.04283 (2016).

[2] Wang, Hao, and Dit-Yan Yeung. "Towards Bayesian Deep Learning: A Survey." arXiv preprint arXiv:1604.01662 (2016).

[3] Schmidhuber, Jürgen. "Deep learning in neural networks: An overview." Neural Networks 61 (2015): 85-117.

[4] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521.7553 (2015): 436-444.

[5] Yu, Dong, Li Deng, and D. Yu. "Deep Learning Methods and Applications." Foundations and Trends in Signal Processing (2014).

[6] Bengio, Yoshua, Aaron C. Courville, and Pascal Vincent. "Unsupervised feature learning and deep learning: A review and new perspectives." CoRR, abs/1206.5538 1 (2012).

[7] Bengio, Yoshua. "Learning deep architectures for AI." Foundations and trends® in Machine Learning 2.1 (2009): 1-127.