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.
Explore l'initialisation intelligente du poids dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance d'une normalisation appropriée des données et d'une initialisation aléatoire du poids.
Explique le processus d'apprentissage dans les réseaux neuronaux multicouches, y compris la rétropropagation, les fonctions d'activation, la mise à jour des poids et la rétropropagation des erreurs.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, l'augmentation des données, la dégradation du poids et le décrochage pour améliorer les performances du modèle.
Explore les mathématiques de l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et leurs applications dans les tâches de vision par ordinateur, en abordant les défis et le besoin de robustesse.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
