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今天分享：
（1）從零開始實現(xiàn)自動語音識別系統(tǒng)；
（2）Keras 學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)教程；
（3）深度學(xué)習(xí)論文匯總；
（4）利用特征工程提升Kaggle名次；
（5）TensorFlow 實現(xiàn)連續(xù)深度Q學(xué)習(xí) ；

1.【代碼】Automatic Speech Recognition

簡介：

利用 TensorFlow 實現(xiàn)端到端自動語音識別系統(tǒng)。（star：666）

原文鏈接：https://github.com/zzw922cn/Automatic_Speech_Recognition

2.【博客】Learning Deep Learning with Keras

簡介：

該文章教授你如何從零開始使用 Keras 搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一個很不錯的教程。

原文鏈接：http://p.migdal.pl/2017/04/30/teaching-deep-learning.html

3.【代碼】Deep Learning Papers by task

簡介：

該文檔按照任務(wù)和日期排序，對深度學(xué)習(xí)論文做了一個總結(jié)。目前效果最好的幾篇論文都被標注出來了。對于每一篇論文都給出了它的連接。

原文鏈接：https://github.com/sbrugman/deep-learning-papers

4.【博客】How Feature Engineering can help you do well in a Kaggle competition - Part I

簡介：

該文章講述了作者如何從1000+名次上升到19名，其中的一個法寶就是使用特征工程來對數(shù)據(jù)進行清洗和操作。

原文鏈接：https://medium.com/unstructured/how-feature-engineering-can-help-you-do-well-in-a-kaggle-competition-part-i-9cc9a883514d

5.【代碼】'Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration' in TensorFlow

簡介：

TensorFlow 實現(xiàn) Continuous Deep q-Learning with Model-based Acceleration.

原文鏈接：https://github.com/carpedm20/NAF-tensorflow