Little Book of Deep Learning [PDF 143 trang]

• Cuốn sách nhập môn về deep learning của giáo sư François Fleure, được biên tập để dễ đọc trên màn hình của các thiết bị di động nhỏ (Little)

I. Nền tảng

1. Machine Learning
   1.1 Học từ dữ liệu
   1.2 Hồi quy hàm cơ sở
   1.3 Underfitting và overfitting
   1.4 Các nhóm mô hình
2. Tính toán hiệu quả
   2.1 GPU, TPU và batch
   2.2 Tensor
3. Huấn luyện
   3.1 Hàm mất mát
   3.2 Mô hình tự hồi quy
   3.3 Gradient descent
   3.4 Lan truyền ngược
   3.5 Quy trình huấn luyện
   3.6 Dữ liệu huấn luyện

II. Mô hình sâu

4. Thành phần mô hình
   4.1 Khái niệm về layer
   4.2 Layer tuyến tính
   4.3 Hàm kích hoạt
   4.4 Pooling
   4.5 Dropout
   4.6 Layer chuẩn hóa
   4.7 Kết nối tắt
   4.8 Layer attention
   4.9 Embedding token
   4.10 Mã hóa vị trí
5. Kiến trúc
   5.1 Perceptron đa lớp
   5.2 Mạng tích chập
   5.3 Mô hình attention

III. Ứng dụng

6. Dự đoán
   6.1 Khử nhiễu ảnh
   6.2 Phân loại ảnh
   6.3 Phát hiện đối tượng
   6.4 Phân đoạn ngữ nghĩa
   6.5 Nhận dạng giọng nói
   6.6 Biểu diễn văn bản-hình ảnh
7. Tổng hợp
   7.1 Sinh văn bản
   7.2 Sinh ảnh

[readiz]

Danh sách đọc cứ dài ra mãi. kk

[yinn27]

Cảm ơn bạn

[ryudaewan]

Chắc do cũng có tuổi rồi nên mắt lão cũng đến được một thời gian, nhưng trước hết là chữ to nên đúng là rất thích ^^

[pugh123]

Cảm ơn bạn đã chia sẻ tài liệu hữu ích.