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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Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Couvre la représentation des données, la formation MLP, les fonctions d'activation et l'apprentissage basé sur le gradient dans les réseaux de neurones profonds.
Explore l'informatique d'inspiration physique, l'informatique analogique, l'informatique optique et le potentiel des ondes de spin pour l'informatique basée sur la physique.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
