- หนังสือพื้นฐานด้านดีปเลิร์นนิงของศาสตราจารย์ François Fleure ที่จัดรูปแบบมาให้อ่านง่ายบนหน้าจอของอุปกรณ์พกพาขนาดเล็ก
I. พื้นฐาน
- การเรียนรู้ของเครื่อง
1.1 การเรียนรู้จากข้อมูล
1.2 การถดถอยด้วยฟังก์ชันฐาน
1.3 การฟิตน้อยเกินไปและมากเกินไป
1.4 ประเภทของโมเดล
- การคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพ
2.1 GPUs, TPUs และแบตช์
2.2 เทนเซอร์
- การฝึก
3.1 Losses
3.2 โมเดลแบบออโตรีเกรสซีฟ
3.3 การไล่ระดับลง
3.4 การแพร่ย้อนกลับ
3.5 โปรโตคอลการฝึก
3.6 ข้อมูลฝึก
II. โมเดลเชิงลึก
- องค์ประกอบของโมเดล
4.1 แนวคิดของเลเยอร์
4.2 เลเยอร์เชิงเส้น
4.3 ฟังก์ชันกระตุ้น
4.4 พูลลิง
4.5 ดรอปเอาต์
4.6 เลเยอร์ปรับมาตรฐาน
4.7 การเชื่อมต่อแบบข้าม
4.8 เลเยอร์ Attention
4.9 Token embedding
4.10 Positional encoding
- สถาปัตยกรรม
5.1 Multi-Layer Perceptrons
5.2 โครงข่ายคอนโวลูชัน
5.3 โมเดล Attention
III. การประยุกต์ใช้งาน
- การพยากรณ์
6.1 การลดสัญญาณรบกวนของภาพ
6.2 การจำแนกภาพ
6.3 การตรวจจับวัตถุ
6.4 การแบ่งส่วนความหมาย
6.5 การรู้จำเสียงพูด
6.6 การแทนความหมายข้อความ-ภาพ
- การสังเคราะห์
7.1 การสร้างข้อความ
7.2 การสร้างภาพ
4 ความคิดเห็น
รายการที่อยากอ่านมีแต่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ 555
ขอบคุณครับ
อายุก็อายุขนาดนี้แล้ว สายตายาวตามวัยมาได้สักพักแล้ว แต่เอาเข้าจริงตัวหนังสือใหญ่แบบนี้ดีมากเลย ^^
ขอบคุณสำหรับข้อมูลดี ๆ ครับ