Скачать или смотреть 【第5章】 ディープラーニングの要素技術｜JDLAシラバスで最短合格ロード

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の畳み込み・パディング・ストライドを例で理解。RNN→LSTM/GRU、AttentionとTransformerまで、GPTの仕組みを基礎から解説。

★参考図書
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版
https://x.gd/o4owk

【目次】
00:00 オープニング
00:49 畳み込みニューラルネットワーク
02:45 カーネル・フィルター
03:40 パディング処理
04:31 スライド
05:30 Depth Separable Convolution. Pointwise Convolution
06:19 プーリング層、全結合層、スキップ結合、正規化層
09:14 バッチ正規化、レイヤー正規化、インスタンス正規化、グループ正規化
11:21 畳み込みニューラルネットワークのまとめ
12:31 リカレントニューラルネットワーク
13:55 エルマンネットワーク、ジョルダンネットワーク
15:34 LSTM
16:33 CEC
17:10 GRU
17:58 Bidirection RNN
18:30 RNNエンコーダ・デコーダ
19:35 教師強制
21:08 Attention
22:38 リカレントニューラルネットワークまとめ
23:29 トランスフォーマー（映画予告
24:19 トランスフォーマー
25:23 並列計算、位置エンコーディング、Self-Attention、クエリ・キー・バリュー、Multi-Head Attention
28:48 トランスフォーマーまとめ
29:14 オートエンコーダ
30:02 積層エンコーダ、事前学習、変分オートエンコーダ
31:52 オートエンコーダまとめ

★映画トランスフォーマー予告
   • Transformers | Official Trailer | Paramoun...  

★日本経済新聞
https://www.nikkei.com/
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