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# System prepended metadata

title: Week 1 參考

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# Week 1 參考

## 實作的Paper 跟Github
* Paper: 
https://arxiv.org/pdf/1810.02338.pdf
* Github: 
https://github.com/kexinyi/ns-vqa
## Python Class
https://medium.com/@weilihmen/%E9%97%9C%E6%96%BCpython%E7%9A%84%E9%A1%9E%E5%88%A5-class-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%AF%87-5468812c58f2

##  Anaconda 安裝
https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10229662?sc=pt
註解: 看到虛擬環境的上面就好, 下面不用

##  Pytorch document
https://pytorch.org/docs/stable/index.html

##  Mask R-CNN
官方: https://github.com/matterport/Mask_RCNN
實作: https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/540454787568.htm

註解: 有點複雜, 但知道他是怎麼來的, 大概架構, 可以用來做什麼, input/output是什麼這樣就差不多了
之後遇到問題可以再追
需要知道CNN的話, 我再想想要放什麼....

##  LSTM
* 淺談遞歸神經網路 (RNN) 與長短期記憶模型 (LSTM)
https://medium.com/@tengyuanchang/%E6%B7%BA%E8%AB%87%E9%81%9E%E6%AD%B8%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E8%B7%AF-rnn-%E8%88%87%E9%95%B7%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E8%A8%98%E6%86%B6%E6%A8%A1%E5%9E%8B-lstm-300cbe5efcc3
* 人人都能看懂的LSTM
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405

註解: 有點複雜, 但知道他是怎麼來的, 大概架構, 可以用來做什麼, input/output是什麼這樣就差不多了
之後遇到問題可以再追

