推薦框架：tensorflow
Python IDE推薦anaconda兜叨，下載地址：https://www.anaconda.com/download/
學習資料：
1理逊、七月在線中文視頻課程：http://www.julyedu.com/video/play/39
賬號： 密碼： 大家請勿修改密碼
2、在線電子書Michael Nielsen：
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
3、中文電子書：https://nndl.github.io/
4、斯坦福學習教程（自帶中文版）：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial，
5己英、google深度學習入門資料：https://www.bilibili.com/video/av4055334
6、中文blog：Deep Learning（深度學習）學習筆記整理
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/
7吴旋、http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/14/2959138.html
8损肛、簡易python快速入門視頻：http://www.bilibili.com/video/av5236569
9、tensorflow官網(wǎng)：https://www.tensorflow.org/ 荣瑟，
10治拿、官方API:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/index.html
11、2017斯坦福CS224n（七）tensorflow入門：https://www.bilibili.com/video/av11962075
12：Tensorflow實戰(zhàn)入門視頻教程：http://list.youku.com/albumlist/show/id_49381710.html
13褂傀、http://deeplearning.net/
說明：
i. 1-5為入門教程忍啤， 1、3、4為中文教程同波，2鳄梅、5為英文教程，任選其一學習即可未檩。推薦七月在線中文視頻課程戴尸，課程是中文課程，講解比較細致冤狡，比較適合對深度學習有一個整體的了解孙蒙。
ii. Yoshua Bengio的入門書籍《Deep Learning》非常全面，講解基本都有詳細證明流程悲雳，考慮到上手的易于學習挎峦，沒有放進參考資料中，有需要的同學可以在線閱讀：http://www.deeplearningbook.org/
iii. 如果大家對神經網(wǎng)絡以及激活函數(shù)的一些基本原理的證明有探討的需求的話合瓢，可以找我索取paper坦胶，在有了整體的了解之后，如果需要了解更細節(jié)的網(wǎng)絡結構直接閱讀相應的網(wǎng)絡結構paper
iv. 6晴楔、7為中文blog顿苇，其中7是教程4的學習筆記，可以一起搭配學習
v. 8為python入門視頻税弃，有一點點代碼基礎即可纪岁，沒有太多廢話，可以快速上手
vi. 9-12為tensoflow參考資料则果，官網(wǎng)9上有詳細的安裝教程幔翰，10為api，所有需要的接口直接在api中查對應的英文一般即可找到
vii. tensorflow官網(wǎng)可能被墻短条，在hosts中添加 64.233.188.121 www.tensorflow.org 然后刷新dns或者重啟電腦即可
viii. 安裝tensorflow gpu版本的同學注意导匣，默認下載的最新版本tensorflow r0.13已經不支持cudnn5.0才菠，需要安裝cudnn6.0茸时，網(wǎng)站上還沒有更新
ix. 11是2017斯坦福CS224n中課程中的一節(jié)，主要介紹了tensorflow一些常用的函數(shù)接口赋访，需要對深度學習有一定的了解之后觀看
x. 12是tensorflow的實際操作
xi. 13是一個DL的資料匯總可都，網(wǎng)站搜集了深度學習常見的閱讀材料，數(shù)據(jù)集和一些有意思的demos
