Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Machine Learning optique : Exploiter la diffusion multiple pour l'efficacité

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (60)

Traitement adaptatif du signal : filtrage et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Machines d'apprentissage extrêmes photoniques: Techniques de calcul de réservoir Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les machines d'apprentissage extrêmes photoniques et le calcul de réservoir, en se concentrant sur leurs architectures, leurs techniques de programmation et leurs applications en informatique optique.

Transitions de phase en physique et apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.

Machine Learning pour l'extraction de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique pour l'extraction de fonctionnalités, la vision 3D et les réseaux neuronaux en robotique mobile.

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.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Réseaux entièrement connectés sur MNIST et SUSY Datasets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la mise en œuvre de réseaux neuronaux entièrement connectés sur deux ensembles de données utilisant PyTorch.

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.

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.

Modèles d'espace d'état : Expressivité et transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.

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.

PyTorch et réseaux convolutifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la structure des données du tenseur PyTorch et forme un CNN pour classer les images.

Microsystèmes biomédicaux: Fondements et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'organisation du cours, la politique de classement, la bioélectricité, les circuits intégrés CMOS, les changements sociétaux, les mesures médicales communes et les systèmes bioimplantables.

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.

Générateurs de fonctions : Exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices liés aux générateurs de circuits de fonction et leur comportement.

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.

Systèmes linéaires invariants du temps : réponse impulsionnelle et convolution Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les systèmes linéaires invariants du temps, en se concentrant sur la réponse impulsionnelle et la convolution.

Signaux et systèmes : Convolution et transformée de Fourier Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la convolution et les transformations de Fourier dans des systèmes linéaires invariants dans le temps.

SGD et analyse moyenne sur le terrain Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.

Page 2 sur 3