patrick-llgc/Learning-Deep-Learning

概要

このプロジェクトは、ディープラーニングおよび機械学習の研究論文に関する個人的な読書ノートのコレクションです。Nvidiaで自動運転向けAIに取り組んでいるPatrick Langechuan Liuによって管理されています。このリポジトリには以下が含まれています：

• 論文ノート — 多くの研究論文に対する要約と解説で、年月ごとに整理されています。各エントリはarXivや出版社のページにある元の論文にリンクしており、一部には作者自身の分析を含む個別のノートファイル（例： paper_notes/vlash.md）が含まれています。
• 読書提案 — コンピュータビジョンのディープラーニング初心者に推奨される最初の論文リストと、より多くの論文を見つけるための信頼できる情報源リスト。
• ブログ記事 — 自動運転におけるプランニング、BEV認識、走行可能領域、物体検出などのトピックを扱う、作者のMediumコラム「The Thinking Car」へのリンク。
• ポッドキャストノート — OpenAIの研究者とのポッドキャストエピソードからのインタビューノート。
• スクラッチパッド — 特定の技術トピックに関する迅速で非公式なメモ（gistのようなもの）。現在は計算ハードウェアとアテンションマスクを扱っています。

著者

Patrick Langechuan Liu — 物理学のバックグラウンドを持ち、ディープラーニングと自動運転の分野に転身。現在はNvidiaのエンドツーエンド自動運転プロジェクト Alpamayo のMLモデリングをリードしています。

コンテンツの詳細

• 論文ノート — リポジトリの大部分を占めます。ノートは 2026-04 (1)、2025-12 (0) などのヘッダーの下にグループ化されており、アップロード日とバッチ内の論文数が表示されます。各エントリには論文タイトル、リンク、多くの場合短いタグ（例： [Async infer]、[latent CoT]）や会議バッジ（例： <kbd>ICLR 2026</kbd>）が記載されています。
• レビュー記事 — 自動運転やディープラーニングの特定のサブトピックを扱う約20本のMedium記事へのリンク。いくつかの記事は、リポジトリ内の関連する論文ノートにもリンクしています。
• 推奨読書 — 専用ファイル (start/first_cnn_papers.md) と、その読書リストに関する作者自身のノート (start/first_cnn_papers_notes.md)。
• その他 — 「信頼できる論文の情報源」の短いリスト (trusty.md) とポッドキャストインタビューのノート。

構造

• start/ — 初心者向けの読書資料。
• trusty.md — 情報源の推奨。
• topics/ — 特定のブログ記事に付随するノート。
• paper_notes/ — 個別の論文ノート（多くはメインリストからリンクされています）。
• gist/ — スクラッチパッドノート。
• podcast/ — ポッドキャストノート。

このリポジトリには、GitHub Pages を通じて生成された最小限のウェブページもあります（上部にリンクされています）。

目的

これは作者の個人的な知識ベースですが、公開されており、ディープラーニング、特にコンピュータビジョンや自動運転に関心のある他の人々にとっても役立つ可能性があります。初心者向けの厳選された入り口を提供し、最近の研究の詳細なアーカイブとして機能します。