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Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Explore l'évaluation du gradient des politiques avec un horizon en 1 étape, met à jour les règles, les comparaisons avec Perceptron et la biologie, et les techniques de généralisation.
Explore le but et le processus de normalisation par lots dans les réseaux neuronaux profonds, en soulignant son importance dans la stabilisation de l'entrée moyenne et la résolution du problème du gradient de fuite.
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.
