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Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux

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Séances de cours associées (42)

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

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

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.

Réseaux neuronaux profonds Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.

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

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

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.

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

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

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.

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.

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.

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: Présentation des graphiques et des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.

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.

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.

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.

Modèles linéaires généralisés : familles exponentielles et construction de modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les familles exponentielles, la construction de modèles et les fonctions de liens canoniques dans les modèles linéaires généralisés.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Les bases de la régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris les estimateurs OLS, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

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

Explore les applications de l'apprentissage automatique, les ensembles de données biaisés, les distributions statistiques et les démos logicielles.

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