Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Explore l'optimalité des splines pour l'imagerie et les réseaux neuraux profonds, démontrant la sparosité et l'optimalité globale avec les activations des splines.
Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
Introduit un cadre fonctionnel pour les réseaux neuronaux profonds avec des splines adaptatives linéaires à la pièce, mettant l'accent sur la reconstruction de l'image biomédicale et les défis des splines profondes.
Explore la séquence des modèles de séquence, les mécanismes d'attention et leur rôle dans le traitement des limites des modèles et l'amélioration de l'interprétation.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
