Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Plonge dans la propagation en arrière dans l'apprentissage profond, répondant au défi de la disparition du gradient et à la nécessité d'unités cachées efficaces.
Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.
Couvre l'histoire et l'inspiration derrière les réseaux neuronaux artificiels, la structure des neurones, l'apprentissage par les connexions synaptiques et la description mathématique des neurones artificiels.
Couvre la préparation pour dériver l'algorithme Backprop dans des réseaux en couches en utilisant des perceptrons multicouches et la descente de gradient.
Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
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.
Discute du décalage d'entrée moyen et du problème de biais dans les mises à jour de poids pour les réseaux neuronaux, soulignant l'importance d'une initialisation correcte pour prévenir les problèmes de gradient.
