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Deep Learning: Propagation vers l'arrière et Gradient de disparition

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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.

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.

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 de mémoire à court terme Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.

Image Processing II: Réseaux de neurones et CNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.

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 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.

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: 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.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.

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.

Estimation de la pose à la main Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.

Solution de réseau neuronal profond de l'équation électronique Schrödinger Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.

Neuroscience computationnelle: Biophysique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la synthèse moderne des neurosciences, la modélisation biophysique et les blocs de construction du cerveau avec des applications pratiques.

Vision par ordinateur : Récapitulatif Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Récapitulatif des concepts clés de la vision par ordinateur, des défis, des opportunités et des détails des examens à venir.

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