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Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Couvre les questions pratiques et les objectifs de l'apprentissage profond, y compris les types de neurones, l'architecture du réseau, l'optimisation et l'initialisation du poids.
Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.
Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.
Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.
