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Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Discute de la différenciation automatique, en mettant l'accent sur la différenciation en mode inverse pour optimiser les filtres de couche convolutifs par descente de gradient.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
