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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Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore l'application de modèles générateurs profonds dans la découverte de médicaments, en mettant l'accent sur la conception de petites molécules et l'optimisation des structures moléculaires.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
Plonge dans les histoires de vie d'un point de vue évolutif, couvrant les interactions gène-environnement, la théorie de l'attachement et les différences entre les sexes.
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.
