Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

Cette séance de cours fournit un résumé sur les réseaux neuraux artificiels, se concentrant sur les fonctions d'activation pour les couches cachées et la couche de sortie finale. Il couvre les bases de la formation d'un perceptron multicouche, travaillant avec les images, et le concept de couches convolutionnelles dans les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). L'instructeur explique l'importance des techniques de régularisation pour éviter le surajustement et discute de la transition de l'apprentissage supervisé à la transformation des données pour une analyse plus approfondie, y compris les méthodes de réduction de dimensionnalité comme l'APC et l'analyse discriminante de Fisher Linear. La séance de cours se termine par un bref aperçu de l'intégration du voisin stochastique distribué en t (t-SNE) pour la visualisation des données.