Docencia - CS 230

CS 230 - Aprendizaje Profundo

Mi hermano gemelo Afshine y yo creamos este conjunto de hojas de referencia ilustradas de Aprendizaje Profundo que cubren el contenido de la clase CS 230, de la cual fui asistente de docencia (TA) en el invierno de 2019 en Stanford. Esperamos que (¡con suerte!) puedan ser útiles para todos los futuros estudiantes de este curso, así como para cualquier otra persona interesada en el Aprendizaje Profundo.

Hojas de referencia

Redes neuronales convolucionales

Tipos de capas, hiperparámetros de filtros, funciones de activación
Detección de objetos, verificación y reconocimiento facial
Transferencia de estilo neuronal, arquitecturas que utilizan trucos computacionales

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Redes neuronales recurrentes

Gradiente que se desvanece/explota, GRU, LSTM, variantes de RNN
Word2vec, skip-gram, muestreo negativo, GloVe, modelo de atención
Modelo de lenguaje, búsqueda de haz (beam search), puntuación Bleu

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Consejos y trucos de aprendizaje profundo

Aumento de datos, normalización por lotes, regularización
Inicialización de Xavier, transferencia de aprendizaje, tasas de aprendizaje adaptativas
Sobreajuste en lotes pequeños, verificación de gradiente

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¿Te gustaría ver este conjunto de hojas de referencia en tu idioma nativo? ¡Puedes ayudarnos a traducirlas en GitHub!