Concept
Catastrophic interference
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Risques d'entropie croisée régularisés
Explore le risque interentropie régularisé dans les réseaux neuronaux, couvrant les processus de formation et les défis dans les réseaux profonds.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
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Couvre les questions pratiques et les objectifs de l'apprentissage profond, y compris les types de neurones, l'architecture du réseau, l'optimisation et l'initialisation du poids.
Deep Learning Blocks Buildings
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Q-Learning profond: DeepRL1.1
Couvre le Q-learning profond dans les réseaux neuronaux profonds, son application dans les jeux, la rétropropagation, les valeurs Q et les valeurs V.
Premiers pas vers l’apprentissage par renforcement profond
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