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

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。