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Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.
Explore le transfert de style, la traduction d'images, l'apprentissage auto-supervisé, la prédiction vidéo et la génération de description d'images à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.
