Little Book of Deep Learning [143s PDF]

• François Fleuret profesörün, küçük (Little) mobil cihaz ekranlarında okumaya uygun olacak şekilde düzenlenmiş derin öğrenme temel kitabı

I. Temeller

1. Makine Öğrenmesi
   1.1 Veriden öğrenme
   1.2 Temel fonksiyon regresyonu
   1.3 Eksik ve aşırı uyum
   1.4 Model kategorileri
2. Verimli Hesaplama
   2.1 GPU'lar, TPU'lar ve batch'ler
   2.2 Tensörler
3. Eğitim
   3.1 Kayıp fonksiyonları
   3.2 Otoregresif modeller
   3.3 Gradyan inişi
   3.4 Geri yayılım
   3.5 Eğitim protokolleri
   3.6 Eğitim verisi

II. Derin Modeller

4. Model Bileşenleri
   4.1 Katman kavramı
   4.2 Doğrusal katmanlar
   4.3 Aktivasyon fonksiyonları
   4.4 Pooling
   4.5 Dropout
   4.6 Normalizasyon katmanları
   4.7 Skip connection'lar
   4.8 Attention katmanları
   4.9 Token embedding
   4.10 Konumsal kodlama
5. Mimariler
   5.1 Çok Katmanlı Perceptronlar
   5.2 Konvolüsyonel ağlar
   5.3 Attention modelleri

III. Uygulamalar

6. Tahmin
   6.1 Görüntü gürültü giderme
   6.2 Görüntü sınıflandırma
   6.3 Nesne tespiti
   6.4 Semantik segmentasyon
   6.5 Konuşma tanıma
   6.6 Metin-görüntü temsilleri
7. Üretim
   7.1 Metin üretimi
   7.2 Görüntü üretimi

[readiz]

Okuma listem durmadan kabarıyor. haha

[yinn27]

Teşekkür ederim.

[ryudaewan]

Yaş da yaş olunca presbiyopi başlayalı epey oldu ama en azından yazılar büyük, o yüzden çok iyi ^^

[pugh123]

Güzel kaynak için teşekkürler.