Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Discute du décalage d'entrée moyen et du problème de biais dans les mises à jour de poids pour les réseaux neuronaux, soulignant l'importance d'une initialisation correcte pour prévenir les problèmes de gradient.
Explore les systèmes non linéaires à travers des portraits de phase en 2D, en se concentrant sur les champs vectoriels, les isoclines et les trajectoires.
Couvre les champs scalaires et vectoriels dans la dynamique des fluides, les descriptions eulériennes vs lagrangiennes, le chemin des particules fluides et les écoulements laminaires vs turbulents.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.
Explore la relation entre le rayonnement et les antennes, couvrant la jauge de Lorenz, les potentiels, les ondes sphériques et les exemples d'antennes.
