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 les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
Couvre l'algorithme GAMP pour la reconstruction itérative du signal et introduit la descente du gradient proximal pour les problèmes de minimisation L1.
Explore l'optimisation robuste dans la radiothérapie et les machines vectorielles de soutien, en mettant l'accent sur les scénarios les plus défavorables et l'utilisation de règles de décision linéaires.
Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Explore les modèles de signaux concis, la détection compressive, la parcimonie, les normes atomiques et la minimisation non lisse en utilisant la descente de sous-gradient.
