全176ページのスライド資料。深層学習の理論編でニューラルネットワークと勾配降下法などの基本的な仕組みから、応用編でCNNやRNNまでと、本1冊分くらいの広範囲をカバー。図が見やすくていい。

misshiki のブックマーク 2024/04/01 15:02

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4751312665997361632/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/speakerdeck.com/e869120/zhong-xue-sheng-demowakarushen-ceng-xue-xi" data-original-href="https://speakerdeck.com/e869120/zhong-xue-sheng-demowakarushen-ceng-xue-xi" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fspeakerdeck.com%2Fe869120%2Fzhong-xue-sheng-demowakarushen-ceng-xue-xi" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">中学生でもわかる深層学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD">人工知能</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0">ディープラーニング</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">全176ページのスライド資料。深層学習の理論編でニューラルネットワークと勾配降下法などの基本的な仕組みから、応用編でCNNやRNNまでと、本1冊分くらいの広範囲をカバー。図が見やすくていい。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20240401#bookmark-4751312665997361632"><span class="datetime-body">2024/04/01 15:02</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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