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Explore le but et le processus de normalisation par lots dans les réseaux neuronaux profonds, en soulignant son importance dans la stabilisation de l'entrée moyenne et la résolution du problème du gradient de fuite.
Discute des minima dans les fonctions d'erreur, des minima multiples, des points de selle, de la symétrie de l'espace de poids et des bonnes solutions presque équivalentes dans les réseaux neuronaux profonds.
Explore les théories des émotions, les applications et les modèles prédictifs dans l'informatique affective, en analysant les tendances de financement de la NSF, l'impact des émotions sur l'éducation et la médecine, et la détection des émotions à travers des signaux physiologiques et des données visuelles.
Explore l'évolution de la modélisation générative, depuis les méthodes traditionnelles jusqu'aux progrès de pointe, en passant par les défis à relever et en envisageant les possibilités futures.
Explore l'évaluation du gradient des politiques avec un horizon en 1 étape, met à jour les règles, les comparaisons avec Perceptron et la biologie, et les techniques de généralisation.
