Les filtres convolutifs comme biais inductif pour les images
Graph Chatbot
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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.
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore le picking automatisé des barres de renforcement dans les données radar pénétrantes au sol à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du signal.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, couvrant la convolution, la corrélation croisée, la mise en commun maximale, la structure des couches et des exemples tels que LeNet5 et AlexNet.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la classification des images, en se concentrant sur les défis de poids, les stratégies de prévention de surajustement et les modèles pré-entraînés.
