深層学習アプリケーション:
コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識などの分野。[特定の方向を選択してから、関連するモデル コンポーネントを学習することをお勧めします]
最先端のテクノロジーには、敵対的生成ネットワーク、自己注意メカニズム、クロスモーダル学習などが含まれます。【これが論文の革新の源泉】
デフォルトでは学習前にマスター済みです:
1. pytorchディープラーニング環境の構成
2. シンプルな深層学習コードを実行するための基本
学習目標: 以前のモデルに基づいて、独自のモデルを変更して構築します。
1. 深層学習モデルのマクロ構成
1. データの前処理
2. 設計モデル
3. トレーニングスキル
第二に、知識ポイントの要素を習得するための深層学習モデルの簡素化
1. ディープラーニングとは何ですか?
機械に深層学習モデルを使用して知識を学習させ、特定のタスクを解決させます。したがって、深層学習の学習の中核は、モデルのコンポーネントを学習し、モデルを変更および構築する方法を学習することです。
2. これは次の質問につながります。学習モデルの中核要素は何ですか? 言い換えれば、さまざまなタスクを解決するために、モデルの観点から最も重要なことは何でしょうか?
特徴抽出機能の機能。特にディープラーニングが普及してからは、その傾向がさらに顕著になっています。深層学習の最大の利点は「エンドツーエンド」であるため、適切な特徴抽出器を選択し、適切な特徴抽出器を選択し、適切な特徴抽出器を選択し、それに大量のトレーニング データを供給し、最適化目標 (損失関数) を設定し、通知します。自分のやりたいことをやればいいのです...それなら、結果を待つ必要はないと思いますよね? それなら、あなたは私がこれまで見た中で最も楽観的な人です...実際、パラメータの調整に多くの時間を費やしています...
キーワード: 適切なトレーニング データ、特徴抽出器、最適化目標 (タスク目標)、パラメータ調整スキル
知識フレームワークは上記のキーワードによって拡張されます。
1. 学習データに必要な知識要素
データ前処理:データ前処理は、データ クリーニング、データ正規化、データ強化などを含むディープ ラーニング モデル トレーニングの前段階です。
2. 特徴抽出器の種類 [特徴抽出はどの小さなモジュールで構成されていますか? ------コンボリューション、プーリング、アップサンプリングなどを含む小さな知識ポイント]
a.RNN
b.CNN
c.transformer [ chatgpt の主要コンポーネント (後で紹介します)]
……
例えば：
大規模なモデル コンポーネント --- ニューラル ネットワーク層 (ニューラル ネットワーク層):ニューラル ネットワーク層は、データの特徴抽出と変換を実現できる深層学習モデルのコア コンポーネントの 1 つです。一般的に使用されるニューラル ネットワーク層には、畳み込み層、プーリング層、全結合層などが含まれます。
モデル ウィジェット --- 活性化関数 (活性化関数):活性化関数は、ニューロンの入力を出力に変換するニューラル ネットワーク層の重要なコンポーネントです。一般的に使用される活性化関数には、シグモイド、tanh、ReLU などが含まれます。
3. 最適化目標のナレッジポイント要素 [このトピックについては後で紹介します]
損失関数:損失関数は深層学習モデルのトレーニングの重要なコンポーネントであり、モデルの出力と実際のラベルの間の誤差を測定するために使用されます。一般的に使用される損失関数には、平均二乗誤差 (平均二乗誤差)、クロス エントロピー (クロス エントロピー) などが含まれます。
最適化アルゴリズム:最適化アルゴリズムは、損失関数を最小限に抑えるためにモデル パラメーターを更新するために使用されます。一般的に使用される最適化アルゴリズムには、確率的勾配降下法、Adam などが含まれます。
4.パラメータ調整スキルの知識要素
正則化手法: 正則化手法は、モデルの過学習を回避するために使用されます。一般的に使用される正則化手法には、L1、L2 正則化、ドロップアウトなどが含まれます。
バッチ正規化:バッチ処理はモデル トレーニングを高速化するテクノロジーであり、入力データを正規化し、モデル トレーニングをより安定させることができます。