Это не исчерпывающий список ни в каком смысле. Я просто подумал, что эти статьи оказали невероятное влияние на то, чтобы глубокое обучение стало таким, какое оно есть сегодня. Я также время от времени буду добавлять пару важных статей общего характера по машинному обучению в этот список. Так же я добавил несколько списков полезных материалов по машинному обучению...

Оптимизатор — это метод повышения производительности Модели (Model) Глубокого обучения (Deep Learning). Эти алгоритмы сильно влияют на Долю правильных ответов (Accuracy) и скорость обучения. При обучении модели глубокого обучения нам необходимо изменить Веса (Weights) – коэффициенты, которые присваиваются каждому Признаку-столбцу (Feature) и передают важность этого соответствующего признака при прогнозировании. Более того, веса позволяют минимизировать Функцию потерь (Loss Function). Чем меньше ее значение, тем ближе предсказание модели к реальным значениям...