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斯坦福大学CS 230的深度学习秘籍—带你速览深度学习核心知识
近日,双胞胎兄弟Shervine Amidi和Afshine Amidi发布了一套新的深度学习秘籍,前者现在就读于斯坦福大学,后者曾就读于麻省理工,Afshine Amidi在此之前就已经分享过机器学习的相关内容了。

近日,双胞胎兄弟Shervine Amidi和Afshine Amidi发布了一套新的深度学习秘籍,前者现在就读于斯坦福大学,后者曾就读于麻省理工,Afshine Amidi在此之前就已经分享过机器学习的相关内容了。

Shervine Amidi

Afshine Amidi

该秘籍将斯坦福大学CS 230深度学习课程中涵盖的所有重要概念汇总到一起,并详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络以及训练深度学习模型时要记住的提示和技巧,详细内容如下图。

卷积神经网络

该文首先为大家介绍了传统CNN的体系结构,其次分体系介绍了:

Types of layer

Filter hyperparameters

Tuning hyperparameters

Commonly used activation functions

Object detection

Face verification and recognition

Neural style transfer

Architectures using computational tricks

递归神经网络

该文首先为大家介绍了传统RNN的体系结构,其次分体系介绍了:

Handling long term dependencies

Learning word representation

Comparing words

Language model

Machine translation

Attention

提示和技巧

该文为大家提供了一些关于数据处理、训练神经网络、参数调整、正则等方面的一些小技巧。

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