Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux
Graph Chatbot
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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.
Couvre les perceptrons multicouches (MLP) et leur application de la classification à la régression, y compris le théorème d'approximation universelle et les défis liés aux gradients.
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.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Explore les réseaux neuronaux récurrents pour les données comportementales, couvrant le repérage de connaissances profondes, les réseaux LSTM, GRU, le réglage hyperparamétrique et les tâches de prévision de séries chronologiques.
Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.
Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
