CS 230 - Aprendizado Profundo

Meu irmão gêmeo Afshine e eu criamos este conjunto de cheatsheets ilustrados de Aprendizado Profundo cobrindo o conteúdo da aula CS 230, da qual fui monitor (TA) no inverno de 2019 em Stanford. Eles podem (esperançosamente!) ser úteis para todos os futuros alunos deste curso, bem como para qualquer outra pessoa interessada em Aprendizado Profundo.

Folhas de consulta

Versão em inglês
Redes neurais convolucionais
Redes neurais convolucionais
  • Tipos de camada, hiperparâmetros de filtro, funções de ativação
  • Detecção de objetos, verificação e reconhecimento facial
  • Transferência de estilo neural, arquiteturas usando truques computacionais
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Versão em inglês
Redes neurais recorrentes
Redes neurais recorrentes
  • Gradiente vanishing/exploding, GRU, LSTM, variantes de RNNs
  • Word2vec, skip-gram, amostragem negativa, GloVe, modelo de atenção
  • Modelo de linguagem, busca em feixe (beam search), pontuação Bleu
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Versão em inglês
Dicas e truques de aprendizado profundo
Dicas e truques de aprendizado profundo
  • Aumento de dados, normalização de lote, regularização
  • Inicialização de Xavier, aprendizado por transferência, taxas de aprendizado adaptativas
  • Overfitting em lotes pequenos, verificação de gradiente
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Gostaria de ver estas folhas de consulta em seu idioma nativo? Você pode nos ajudar a traduzi-las no GitHub!