Séance de cours

Modèles de robustesse et de diffusion

Dans cours
DEMO: excepteur irure nostrud consequat
Incididunt pariatur deserunt ut consectetur in ex. Mollit dolor ea elit aliquip veniam mollit. Proident reprehenderit in ex aliqua laboris irure dolor velit. Reprehenderit aute ipsum aute Lorem.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre les mathématiques derrière la robustesse et les modèles de diffusion dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur les défis rencontrés dans la formation des Réseaux Adversaires Généraux (RAG). L'instructeur discute des difficultés de la formation GAN, de l'application d'algorithmes aux distributions gaussiennes et de la complexité des réglages non convexes. La séance de cours se penche sur le concept des points de selle, la convergence des algorithmes dans les formulations minimax, et la proposition alternative d'équilibre mixte Nash dans la théorie du jeu. En outre, il explore les implications de Langevin Dynamics dans le renforcement robuste de l'apprentissage et le rôle des architectures de réseaux neuronaux dans l'apprentissage des distributions naturelles.

Enseignant
tempor aliqua nulla pariatur
Sunt adipisicing deserunt nisi in ut cupidatat. Non fugiat proident incididunt labore adipisicing nostrud ullamco proident cillum duis esse. Do ad minim deserunt laboris.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (34)
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.
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.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.