Synced 深度研学社 每周干货，每周为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少，每周进步一点点~
【入门资料】NLP入门课程
by Noah Smith
简介：
这是一门自然语言处理的入门课程，由华盛顿大学的Noah Smith教授，使用Speech and Language Processing一书为教科书，介绍了自然语言处理中比较重要的概念，如language model, text classifier, hidden Markov model, context-free grammar and parsing, dependency syntax and parsing以及semantics相关的核心内容。共9个视频，每个时长约3小时。
视频链接: https://courses.cs.washington.edu/courses/csep517/17sp/video/
【技术分析】Dual Path Networks
by Yunpeng Chen , Jianan Li , Huaxin Xiao, Xiaojie Jin , Shuicheng Yan , Jiashi Feng
简介：
这篇论文的作者们来自新加坡国立大学，提出的dual path network在ImageNet中取得了良好成绩。Dual path network是一种用于图像分类的神经网络，可以简单高效地实现模块化，亮点是网络内部的间接采用了新的拓扑结构，非常灵活。论文中也尝试性地解释了如何理解密集连接性高的神经网络。
链接: https://arxiv.org/pdf/1707.01629.pdf
【资源分享】DyNet: The Dynamic Neural Network Toolkit
简介：DyNet是由CMU推出的一款深度学习框架，最大的特点是动态性，尤其擅长解决自然语言处理相关问题，靠c++实现，有python封装。
论文链接: https://arxiv.org/pdf/1701.03980.pdf
