Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Explore les méthodes de Richardson pour les solutions de systèmes linéaires itératifs et le contrôle des erreurs dans les systèmes définis positifs symétriques.
Introduit des bases de régression linéaire du point de vue de la minimisation empirique des risques, couvrant la perte carrée, le prétraitement des données et le calcul du gradient.
Plonge dans l'utilisation d'unités sigmoidales en tant que fonctions de sortie naturelles dans l'apprentissage profond, en se concentrant sur l'interprétation statistique et la dérivation optimale.
