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Réseaux neuronaux multicouches

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Séances de cours associées (55)

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.

Back-propagation: Comprendre les réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.

Vision par ordinateur: aperçus historiques et inspirations de projets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le développement historique de la vision par ordinateur et inspire des idées de projet innovantes.

Perspectives géométriques sur les modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.

Comprendre le Cortex visuel avec des modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur pour comprendre le cortex visuel et les portraits sensoriels.

Tomographie quantique d'état : approche de réseau neuronal Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore une approche de réseau neuronal à la tomographie d'état quantique utilisant RBM, présentant des prédictions précises et des applications potentielles au-delà de RBM.

Réseaux neuronaux : Solutions d'exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les solutions pour créer des portes logiques à l'aide de réseaux neuronaux et introduit la porte XOR et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

Dynamique quantique à plusieurs corps avec des réseaux neuraux artificiels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la dynamique quantique de plusieurs corps à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, en mettant l'accent sur les simulations expérimentales et les défis théoriques.

Descente stochastique progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation stochastique de descente de gradient et la méthode Mean-Field dans les réseaux neuronaux.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.

Les neurosciences inspirent l’intelligence artificielle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Bâtir des réseaux neuraux : stratégies d'assemblage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.

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