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Introduction à la plasticité synaptique

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Outils optogénétiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les outils optogénétiques pour étudier l'activité neuronale à l'aide d'outils à lumière et à calcium, en discutant de leurs applications dans les neurosciences et au-delà.

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.

Réseaux neuronaux multicouches Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

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.

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

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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.

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).

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.

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.

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.

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.

Réseaux neuronaux : Perceptron et rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuraux, y compris le modèle perceptron et la rétropropagation.

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.

Interprétation de l'activité cérébrale axée sur la connectivité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'intégration de la connectivité cérébrale pour décoder et interpréter l'activité cérébrale à l'aide du traitement des signaux graphiques et des réseaux résiduels spectraux.

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.

Améliorer les prédictions de densité dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.

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