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Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Plonge dans l'utilisation d'unités sigmoidales en tant que fonctions de sortie naturelles dans l'apprentissage profond, en se concentrant sur l'interprétation statistique et la dérivation optimale.
Explore l'impact des abandons de paquets sur la stabilité du système de contrôle en réseau et analyse les méthodes permettant d'estimer les taux maximaux de chute admissibles.
