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Fonctions de seuil dans les réseaux neuronaux

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Séances de cours associées (36)

Classification linéaire : Régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification linéaire en utilisant la régression logistique, la régularisation et la classification multiclasse.

Machine Learning optique : Exploiter la diffusion multiple pour l'efficacité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'utilisation de l'optique dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la multiplication de matrice aléatoire à grande échelle par diffusion multiple de la lumière.

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.

Apprentissage des caractéristiques: Stabilité et malédiction de la dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore comment les architectures modernes ont vaincu la malédiction de la dimensionnalité et l'importance de la stabilité dans les modèles d'apprentissage en profondeur.

Auto-encodeur et GAN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les auto-encodeurs pour la compression des données et les GAN pour la génération de données.

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.

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.

Décomposition en mesures linéaires : Exemple et Outlook Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la décomposition en métriques de ligne, fournissant des exemples et discutant de ses implications.

Réseau neuronal Rapprochement et apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.

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.

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.

Les neurosciences et l'IA : combler l'écart Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'écart entre l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine grâce à des modèles et des algorithmes inspirés par les neurosciences.

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.

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.

Interfaces cerveau-ordinateur: avancées en neurosciences des systèmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les interfaces cerveau-ordinateur et leur impact sur les neurosciences des systèmes et les neuroprothèses.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.

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