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Réseaux neuronaux : formation et optimisation

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Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.

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

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

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.

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.

Gradient Descent: Techniques d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

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.

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 profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

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.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs et techniques de formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Splines cubiques naturelles: optimisation et pénalisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation et la pénalisation des splines cubiques naturelles, y compris les pénalités de rugosité et l'inférence bayésienne.

Théorème de gradient de Lipschitz Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le théorème du gradient de Lipschitz et ses applications dans l'optimisation des fonctions.

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.

Représentation des valeurs : Marquage et boxe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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