CS 230 ― 深層学習
- • 層の種類、フィルタハイパーパラメータ、よく使われる活性化関数
- • 物体検出、顔認証及び認識
- • ニューラルスタイル変換、計算トリックを使うアーキテクチャ
- • 勾配消失と勾配爆発について、GRU、LSTM、RNNの変種
- • Word2vec、スキップグラム、ネガティブサンプリング、GloVe、アテンションモデル
- • 言語モデル、ビーム検索、Bleuスコア
- • データ拡張、バッチ正規化、正則化
- • Xavier初期化、転移学習、適応学習率法
- • 小さいバッチの過学習、勾配チェック