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Apprentissage de la représentation d'images supervisée par soi-même

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Séances de cours associées (52)

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.

L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.

Gradient Descent sur les réseaux neuraux ReLU à deux niveaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Représentations Compositionnelles et Généralisation Systématique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine la systématisation, la compositionnalité, les défis du réseau neuronal et l'apprentissage non supervisé en PNL.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

Réactions chimiques : Architecture des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.

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.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

Recherche de graphiques: Réseaux neuronaux et apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans la recherche graphique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux artificiels.

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.

Taskonomy neural et perspectives historiques dans l'intelligence visuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre Taskonomy neuronale, l'évolution des réseaux neuronaux, et les perspectives historiques dans l'intelligence visuelle.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

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.

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