CS 230 - 딥러닝

제 쌍둥이 형제 Afshine과 저는 2019년 겨울 스탠퍼드 대학교에서 조교(TA)를 맡았던 CS 230 강의 내용을 다루는 딥러닝 일러스트 치트시트를 만들었습니다. 이 자료가 미래의 수강생들과 딥러닝에 관심 있는 모든 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

치트시트

합성곱 신경망
합성곱 신경망
  • 계층의 종류, 필터 하이퍼파라미터, 활성화 함수
  • 객체 탐지, 얼굴 검증 및 인식
  • 신경망 스타일 전이, 계산 트릭을 사용한 아키텍처
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순환 신경망
순환 신경망
  • 기울기 소실/폭주, GRU, LSTM, RNN의 변형
  • Word2vec, skip-gram, 네거티브 샘플링, GloVe, 어텐션 모델
  • 언어 모델, 빔 탐색, Bleu 점수
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딥러닝 팁과 요령
딥러닝 팁과 요령
  • 데이터 증강, 배치 정규화, 규제화
  • Xavier 초기화, 전이 학습, 적응적 학습률
  • 소규모 배치에 대한 과적합, 기울기 확인
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