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Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore les symétries en physique des particules, couvrant la parité, la conjugaison des charges, les nombres quantiques fermions, la chiralité et leurs applications dans la compréhension des interactions entre particules.
Explore l'interprétation et la désintégration des turbulences, des échelles de dissipation et la restauration des symétries dans la dynamique des fluides.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre les bases de la physique nucléaire, les avantages de l'énergie nucléaire, la classification des réacteurs, les réactions de fission et l'élimination de la chaleur de désintégration.
