Séance de cours
Réseaux neuronaux récurrents : modèles de langage neuronal
Séances de cours associées (34)
Réseaux neuronaux : formation et optimisation
Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.
Réseaux neuronaux : formation et optimisation
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.
Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Réseaux d'approvisionnement en énergie
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: Apprentissage
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Deep Learning pour le NLP
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Réseaux neuronaux : Réseaux neuronaux profonds
Explore les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur les réseaux neuraux profonds, leur architecture et leur formation.
Perceptron multicouche : formation et optimisation
Explore le modèle de perceptron multicouche, la formation, l'optimisation, le prétraitement des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation et la régularisation.