Little Book of Deep Learning [143p PDF]

 (fleuret.org)
33 ポイント 投稿者 xguru 2023-05-02 | 4件のコメント | WhatsAppで共有
  • 小さなモバイル機器の画面でも読みやすいように編集された、François Fleure教授によるディープラーニング入門書

I. Foundations

  1. Machine Learning
    1.1 Learning from data
    1.2 Basis function regression
    1.3 Under and over-fitting
    1.4 Categories of models
  2. Efficient Computation
    2.1 GPUs, TPUs, and batches
    2.2 Tensors
  3. Training
    3.1 Losses
    3.2 Autoregressive models
    3.3 Gradient descent
    3.4 Backpropagation
    3.5 Training protocols
    3.6 Training data

II. Deep Models

  1. Model Components
    4.1 The notion of layer
    4.2 Linear layers
    4.3 Activation functions
    4.4 Pooling
    4.5 Dropout
    4.6 Normalizing layers
    4.7 Skip connections
    4.8 Attention layers
    4.9 Token embedding
    4.10 Positional encoding
  2. Architectures
    5.1 Multi-Layer Perceptrons
    5.2 Convolutional networks
    5.3 Attention models

III. Applications

  1. Prediction
    6.1 Image denoising
    6.2 Image classification
    6.3 Object detection
    6.4 Semantic segmentation
    6.5 Speech recognition
    6.6 Text-image representations
  2. Synthesis
    7.1 Text generation
    7.2 Image generation

関連記事

4件のコメント

 
readiz 2023-05-09

積ん読が増える一方です。笑
 
yinn27 2023-05-03

ありがとうございます
 
ryudaewan 2023-05-02

年齢のせいか老眼になってしばらく経ちますが、とにかく文字が大きいのは本当にいいですね ^^
 
pugh123 2023-05-02

良い資料をありがとうございます。