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Réseaux neuronaux convolutionnels

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Réseaux neuronaux : régression et classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

Deep Learning: Réseaux convolutionnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux convolutionnels, la rétropropagation et la descente stochastique en gradient dans l'apprentissage profond.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Deep Learning : Détection de périphérie et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des techniques de détection de bord et de l'évolution de l'apprentissage profond dans les réseaux neuronaux.

Réseaux neuronaux convolutionnels : fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.

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

Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.

Modèles de génération profonde: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, les histogrammes, les réseaux neuronaux et les concepts d'apprentissage profond.

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.

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.

Perceptron multicouche: Algorithme d'histoire et d'entraînement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.

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

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

Réseaux Convolutifs : Motivation & Idées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la motivation et les idées derrière les réseaux convolutifs, en mettant l'accent sur le partage du poids et la mise en commun des couches.

Introduction aux marchés financiers et aux séries chronologiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.

Transformers en intelligence visuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transformateurs en intelligence visuelle, en se concentrant sur la détection d'objets, la synthèse d'images et la fusion de fonctionnalités.

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