推荐框架：tensorflow
Python IDE推荐anaconda，下载地址：https://www.anaconda.com/download/
学习资料：
1、七月在线中文视频课程：http://www.julyedu.com/video/play/39
账号： 密码： 大家请勿修改密码
2、在线电子书Michael Nielsen：
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
3、中文电子书：https://nndl.github.io/
4、斯坦福学习教程（自带中文版）：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial，
5、google深度学习入门资料：https://www.bilibili.com/video/av4055334
6、中文blog：Deep Learning（深度学习）学习笔记整理
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/
7、http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/14/2959138.html
8、简易python快速入门视频：http://www.bilibili.com/video/av5236569
9、tensorflow官网：https://www.tensorflow.org/ ，
10、官方API:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/index.html
11、2017斯坦福CS224n（七）tensorflow入门：https://www.bilibili.com/video/av11962075
12：Tensorflow实战入门视频教程：http://list.youku.com/albumlist/show/id_49381710.html
13、http://deeplearning.net/
说明：
i. 1-5为入门教程， 1、3、4为中文教程，2、5为英文教程，任选其一学习即可。推荐七月在线中文视频课程，课程是中文课程，讲解比较细致，比较适合对深度学习有一个整体的了解。
ii. Yoshua Bengio的入门书籍《Deep Learning》非常全面，讲解基本都有详细证明流程，考虑到上手的易于学习，没有放进参考资料中，有需要的同学可以在线阅读：http://www.deeplearningbook.org/
iii. 如果大家对神经网络以及激活函数的一些基本原理的证明有探讨的需求的话，可以找我索取paper，在有了整体的了解之后，如果需要了解更细节的网络结构直接阅读相应的网络结构paper
iv. 6、7为中文blog，其中7是教程4的学习笔记，可以一起搭配学习
v. 8为python入门视频，有一点点代码基础即可，没有太多废话，可以快速上手
vi. 9-12为tensoflow参考资料，官网9上有详细的安装教程，10为api，所有需要的接口直接在api中查对应的英文一般即可找到
vii. tensorflow官网可能被墙，在hosts中添加 64.233.188.121 www.tensorflow.org 然后刷新dns或者重启电脑即可
viii. 安装tensorflow gpu版本的同学注意，默认下载的最新版本tensorflow r0.13已经不支持cudnn5.0，需要安装cudnn6.0，网站上还没有更新
ix. 11是2017斯坦福CS224n中课程中的一节，主要介绍了tensorflow一些常用的函数接口，需要对深度学习有一定的了解之后观看
x. 12是tensorflow的实际操作
xi. 13是一个DL的资料汇总，网站搜集了深度学习常见的阅读材料，数据集和一些有意思的demos
