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Régression du noyau : bases et applications

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Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

Régression non paramétrique : estimation basée sur le noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.

L'apprentissage automatique en dynamique moléculaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.

Fonctions de seuil dans les réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fonctions de seuil dans les réseaux neuronaux pour classer les points de données en fonction de valeurs positives et négatives.

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique: régression du noyau et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.

Expansion des fonctionnalités et méthodes Kernel Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'expansion des fonctionnalités, les méthodes du noyau, la SVM et la classification non linéaire dans l'apprentissage automatique.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

Régression : Exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les fonctions de régression à l'aide de RLS, WLS et LWR.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Architectures de transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

Régression de la crête du noyau : formules équivalentes et théorème du représentant Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Kernel Ridge Regression, formulations équivalentes, Représenter Theorem, Kernel astuce, et la prédiction avec les noyaux.

Transformations linéaires : Amandes et images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels.

Tori: Formes de caractère et Monomials Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Tori en géométrie algébrique, mettant l'accent sur les formes de caractère et les monomes.

Transformée de Fourier : propriétés et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés et les applications de la transformée de Fourier et sa relation avec le principe d'incertitude de Heisenberg.

Erreurs optimales et transitions de phase Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les erreurs optimales et les transitions de phase dans des modèles de grande dimension.

Modèles de génération profonde Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles génératifs profonds, y compris les auto-encodeurs variationnels, les GAN et les GAN convolutifs profonds.

Homomorphismes et isomorphismes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les homomorphismes, les isomorphismes, les propriétés de groupe et leurs applications à travers des exemples et des exercices.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

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