近日，双胞胎兄弟Shervine Amidi和Afshine Amidi发布了一套新的深度学习秘籍，前者现在就读于斯坦福大学，后者曾就读于麻省理工，Afshine Amidi在此之前就已经分享过机器学习的相关内容了。

Shervine Amidi

Afshine Amidi

该秘籍将斯坦福大学CS 230深度学习课程中涵盖的所有重要概念汇总到一起，并详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络以及训练深度学习模型时要记住的提示和技巧，详细内容如下图。

卷积神经网络

该文首先为大家介绍了传统CNN的体系结构，其次分体系介绍了：

• Types of layer
• Filter hyperparameters
• Tuning hyperparameters
• Commonly used activation functions
• Object detection
• Face verification and recognition
• Neural style transfer
• Architectures using computational tricks
  

递归神经网络

该文首先为大家介绍了传统RNN的体系结构，其次分体系介绍了：

• Handling long term dependencies
• Learning word representation
• Comparing words
• Language model
• Machine translation
• Attention
  

提示和技巧

该文为大家提供了一些关于数据处理、训练神经网络、参数调整、正则等方面的一些小技巧。