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Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
Couvre l'intelligence visuelle, les réseaux de rétroaction, la prédiction basée sur la taxonomie et les réseaux neuronaux récurrents pour la classification des images.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
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Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la segmentation sémantique, discutant des modèles de classification des pixels, du décodage appris et de l'importance des connexions par saut.
