Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
Discute des minima dans les fonctions d'erreur, des minima multiples, des points de selle, de la symétrie de l'espace de poids et des bonnes solutions presque équivalentes dans les réseaux neuronaux profonds.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
Couvre les défis et les techniques dans les interfaces neuronales à l'aide de sondes multimodales, d'optogénétique, de chauffage contrôlé et de détection de température.
