限于时间有限，但看到的优质的文章、资源实在太多，不能对所有文章都认真整理。本文只对一些不错的文章做简要介绍，附上链接，感兴趣的朋友可以点击链接细细品味。
文末附所有文章PDF下载地址，需要的朋友自取。
1、基于Tensorflow的深度强化学习免费实例教程
整理了一些适合初学者学习的，深度强化学习相关的视频课程和不错的博客。讲解DRL的一些主要算法，以及如何基于Tensorflow实现这些算法。
链接：
https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/
2、深度学习算法、原理、应用及挑战介绍
重点分析DL做为一个"black-box, off-the-shelf"的预测模型，存在哪些问题。是否没和使用统计学的场景都应该采用深度学习吗？这个“黑匣子”真的这么容易使用吗？而且，它能打开吗？统计人员是否能够帮助能够帮助我们理解和/或进一步发展深度学习“模型”？
链接：
http://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/jsm2018.html
3、最受欢迎的Top-200个深度学习项目分享
汇集了Top-200个最受欢迎的深度学习Github repo，按照star排序。
链接：
https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning
4、GAN医学图像处理相关资料大列表
整理了100篇左右，GAN用于医疗影像(Medical Imaging)的论文,涉及与医疗相关的图像检测、切分、图像合成、重构和分类等方面。
链接：https://github.com/xinario/awesome-gan-for-medical-imaging
5、GAN资源汇总最全列表
整理了与GAN相关的很多论文，涉及GAN在推荐领域的应用，GAN基本原理WORKSHOP相关的BLOG，以及GAN在图像、语音领域用于的基本论文
链接：https://github.com/nightrome/really-awesome-gan
PDF全文下载地址
链接: https://pan.baidu.com/s/1xgk_u8hzh7iEygcDi7Zrfw
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