第三段階教師なし学習系列モデル
[コア]知識
- K-手段、GMMとEM
- 階層的クラスタリング、DCSCAN、スペクトラルクラスタリングアルゴリズム
- 隠された変数と、隠れ変数モデル、パーティション機能
- 条件付き独立性、D-分離、マルコフ特性
- HMMビタビ復号に基づきます
- 前方/後方アルゴリズム
- パラメータを推定するためにEMアルゴリズム
- 分化有向グラフと無向グラフモデル
- 対数線形モデル、ロジスティック回帰、固有関数
- ラベルバイアスとMEMMの問題
- リニアCRFとパラメータ推定
深い学習の四段目
[コア]知識
- 活性化機能を持つニューラルネットワーク
- BPアルゴリズム、畳み込み層、プーリング層、完全接続層
- 畳み込みニューラルネットワーク、CNN共通の構造
- ドロップアウト与バッチ正規化
- SGD、アダム、Adagradアルゴリズム
- RNN勾配が消え、LSTMとGRU
- Seq2Seqモデルと注意のメカニズム
- Word2Vec、エルモ、バート、XLNet
- アシスタント技術的な深さの学習
- 学習と図埋め込み深さ（グラフ埋め込み）
- 翻訳埋め込み（TransE）
- Node2Vec
- グラフの畳み込みネットワーク
- グラフのニューラルネットワーク
- 動的なグラフ埋め込み
[セクション]ケースが説明
- ベースの機械翻訳と注意メカニズムSeq2Seq
- TransEマップと知識推論GCNに基づいて、
- CNNの重要なポイントに顔検出に基づきます