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Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.
Couvre la mise en œuvre pratique et les applications de la formation contradictoire, des réseaux antagonistes génératifs, de la distance entre les distributions et de l'application de 1-Lipschitz dans les GAN.
