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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.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
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.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
