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Discute des minima dans les fonctions d'erreur, des minima multiples, des points de selle, de la symétrie de l'espace de poids et des bonnes solutions presque équivalentes dans les réseaux neuronaux profonds.
Explore le codage de réseau analogique pour l'imagerie sans fil dans des conditions difficiles, mettant en valeur son potentiel dans la reconstruction de pose humaine et les voitures autonomes.
Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
