Andrew Ng Notesコレクション
これは、deeplearning.aiによってモデレートされているCourseraでの深い学習専門分野の最初のコースです。このコースはAndrew Ngによって教えられます。
Andrew Ng Machine Learning Notebooks：読書
1つのPDFの深い学習専門ノート：読書
| sr no | 記事の読書 |
|---|
| 1。 | ニューラルネットワークディープラーニング |
| 2。 | ディープラーニングネットワークの改善 |
| 3。 | MLプロジェクトの構造 |
| 4。 | 畳み込みニューラルネットワーク |
| 5。 | シーケンスモデル |
| シニアいいえ | MOOCレクチャーリンク |
|---|
| 1。 | Andrew-ngによる機械学習 |
| ディープラーニングシリーズ |
| 1。 | ニューラルネットワークと深い学習 |
| 2。 | 深いニューラルネットワークの改善：ハイパーパラメーターの調整、正規化、最適化 |
| 3。 | 機械学習プロジェクトの構造化 |
| 4。 | 畳み込みニューラルネットワーク |
| 5。 | シーケンスモデル |
| 6。 | CS230：ディープラーニング| 2018年秋 |
1.ニューラルネットワークディープラーニング
- このメモはあなたに簡単な紹介を与えます：
- ニューラルネットワークとは何ですか？どのように機能しますか？
- ニューラルネットワークを使用した監視された学習
- 浅いニューラルネットワーク設計
- 深いニューラルネットワーク
- ノートブック：
- Week1-ディープラーニングの紹介
- 週2-ニューラルネットワークの基本
- Week3-浅いニューラルネットワーク
- Week4-深いニューラルネットワーク
2深い学習ネットワークの改善
- このメモはあなたに紹介を与えます：
- 深い学習の実用的な側面
- 最適化アルゴリズム
- ハイパーパラメーターのチューニング、バッチの正規化、プログラミングフレームワーク
- ノートブック：
- Week1-深い学習の実用的な側面
- 機械学習アプリケーションを設定します
- ニューラルネットワークの正規化
- 最適化の問題を設定します
- Week2-最適化アルゴリズム
- Week3-ハイパーパラメーターのチューニング、バッチの正規化、プログラミングフレームワーク
3.構造MLプロジェクト
- このメモでは、機械学習プロジェクトを構成する方法について学ぶことができます。
- ノートブック：
- Week1- ML戦略の紹介
- Week2 -ML戦略（2）
- エラー分析
- 不一致のトレーニングと開発/テストセット
- 複数のタスクから学ぶ
- エンドツーエンドの深い学習
4.コンボリューションニューラルネットワーク
- 画像と畳み込み操作として知られるカーネルの間のマトリックス増殖
- このメモでは、簡単なアーキテクチャCNNについて学ぶことができます。
- CNNSの基礎
- 深い畳み込みモデル：ケーススタディ
- オブジェクトの検出
- 特別なアプリケーション：フェイス認識とニューラルスタイルの転送
- ノートブック：
- Week1-畳み込みニューラルネットワークの基礎
- Week2-深い畳み込みモデル：ケーススタディ
- 読むための論文：
- 深い畳み込みニューラルネットワークを備えたImagenet分類
- 大規模な画像認識のための非常に深い畳み込みネットワーク
- Week3-オブジェクトの検出
- 読むための論文：
- 統一されたリアルタイムオブジェクト検出：1回だけを見る
- ヨロ
- Week4-特別なアプリケーション：フェイス認識とニューラルスタイルの転送
- 読むための論文：
- ディープフェイス（ノートブック）
- FaceNet
- ニューラルスタイルの転送
5.シーケンスモデル
読んでくれてありがとう....幸せな学習... !!!
