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.
Explore le concept de biais inductif dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le rôle des connaissances antérieures dans la conception de réseaux neuronaux efficaces.
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.
Introduit des perceptrons multicouches (MLP) et couvre la régression logistique, la reformulation, la descente de gradient, AdaBoost et les applications pratiques.
Plonge dans la propagation en arrière dans l'apprentissage profond, répondant au défi de la disparition du gradient et à la nécessité d'unités cachées efficaces.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Explore les charges de travail d'apprentissage automatique, les couches DNN, les tableaux systolique et l'efficacité des accélérateurs spécialisés tels que les TPU.
Plongez dans l'optimisation du deep learning, les défis, les variantes SGD, les points critiques, les réseaux surparamétrés et les méthodes adaptatives.
Explore des techniques de préservation de la vie privée telles que le partage secret et le cryptage homomorphe pour des calculs sécurisés et la protection des données dans l'apprentissage automatique.
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.
