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Cette séance de cours couvre les objectifs et les questions pratiques liées à l'apprentissage profond, y compris le choix des types de neurones, l'architecture du réseau et les méthodes d'optimisation. Il passe en revue les réseaux neuronaux artificiels, les perceptrons multicouches et les réseaux neuronaux profonds, en discutant du choix des modèles neuronaux et des fonctions d'activation. La séance de cours se penche également sur l'initialisation des poids dans la rétropropagation et aborde l'importance de l'initialisation ou de la normalisation dans la rétropropagation. En outre, il explore les réseaux monocouches, le problème du suréquipement et les modèles de régularisation des réseaux profonds.