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Transformateur de vision robuste: Embeddings par lots et blocs RVT

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

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

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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.

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

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

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Analyse des séries chronologiques financières Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

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

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Apprendre du monde interconnecté avec les graphiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

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

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Réseaux neuraux graphiques: monde interconnecté Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Traduction automatique : Mécanisme d'attention Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.

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