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。

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。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ejNJMLM3pL09Dfmmkdbu6A

标签： 网络

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