在过去的6年中，我一直在进行NLP / ML研究。我遇到了很多机器学习资源和论文。今天，我一直在思考与机器学习/ NLP /深度学习相关的博客文章（而非论文），这些文章对我来说是具有变革性的。在此博客文章中，我提供了一些简短的集合，其中包括一些想到的高影响力博客文章。
1）递归神经网络的不合理有效性（Andrej Karpathy 链接）
2）了解用于NLP的卷积神经网络（Denny Britz 链接）
3）语言模型（由Vered Shwartz提供 链接 ）
4）梯度下降优化算法概述 （Sebastian Ruder 链接）
5）了解LSTM网络（Chris Olah 链接）
6）深度学习：我们神奇的1990-1991年 （JürgenSchmidhuber 链接）
7）面向好奇者的深度学习概述 （翁丽莲 链接）
8）深度学习和NLP中的注意力和记忆 （Denny Britz 链接）
9）神经网络与深度学习 （Michael Nielsen 链接）
10）机器学习奖学金的令人担忧的趋势 （Zachary Lipton 链接）
11）图解Transformer （Jay Alammar 链接）