文件名称：优美的机器深度学习课程信息图课程总结（全）大图
文件大小：34.18MB
文件格式：RAR
更新时间：2021-04-01 14:11:34
人工智能 神经网络 深度学习 机器学习 演化计算
一份优美的课程笔记，吴恩达点赞的深度学习课程信息图 吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。下面，我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记。
【文件预览】：
12 其它学习方法.jpg
07 最优化1.jpg
04 深度神经网络的特点.jpg
13 卷积神经网络基础1.jpg
09 结构化机器学习过程.jpg
17 目标检测算法.jpg
11 训练集、开发集与测试集.jpg
07 最优化2-具体的最优化算法.jpg
01 深度学习基本概念.jpg
21 NLP中的词表征1.jpg
20 循环神经网络基础2-展示了RNN的应用、问题以及变体等.jpg
06 正则化.jpg
21 NLP中的词表征2-除了以上所述的Skip Grams，以下还展示了学习词嵌入的常见方法.jpg
18 人脸识别.jpg
08 超参数.jpg
13 卷积神经网络基础2-卷积运算的主要参数.jpg
15 特殊卷积神经网络.jpg
20 循环神经网络基础1.jpg
19 风格迁移.jpg
10 误差分析.jpg
22 序列到序列2-介绍了BLEU分值和注意力机制.jpg
05 偏差与方差.jpg
13 卷积神经网络基础3-深度卷积神经网络的架构.jpg
16 实践建议.jpg
14 经典卷积神经网络.jpg
02 logistic 回归.jpg
22 序列到序列1.jpg
03 浅层网络的特点.jpg