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Deep Learning: Présentation des graphiques et des transformateurs

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Séances de cours associées (40)

Réseaux neuronaux pour la PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.

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

Couvre les faits stylisés du rendement des actifs, des statistiques sommaires, des tests de la normalité, des placettes Q-Q et des hypothèses de marché efficaces.

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.

Transformers en vision : applications et architectures Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.

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.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

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.

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

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.

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.

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.

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.

Apprentissage Sparse Caractéristiques: Encombrant dans les réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.

Deep Learning pour les véhicules autonomes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.

Traduction automatique neuronale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution et les défis des systèmes de traduction automatique neuronale et les mesures d'évaluation utilisées dans ce domaine.

Transformateurs dans la vision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Transformers dans la vision informatique, se concentrant sur l'architecture 'Attention est tout ce dont vous avez besoin' et ses applications dans les tâches visuelles.

Extensions de machines vectorielles de soutien: SVM, RVM, SVM transductrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les extensions SVM, RVM, Transductive SVM et soutient le cluster vectoriel dans l'apprentissage machine avancé.

Programmation Python : Listes et fonctions Vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts de programmation Python, en se concentrant sur les listes, les fonctions et leurs applications dans la résolution de problèmes.

Chaînes en C : Initialisation et gestion de la mémoire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la représentation et la gestion des chaînes en C, en soulignant les principales différences par rapport aux autres langages de programmation.

Arbres de décision et stimulation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

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