Explore le modèle de perceptron multicouche, la formation, l'optimisation, le prétraitement des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation et la régularisation.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Couvre la représentation des données, la formation MLP, les fonctions d'activation et l'apprentissage basé sur le gradient dans les réseaux de neurones profonds.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Introduit des perceptrons multicouches (MLP) et couvre la régression logistique, la reformulation, la descente de gradient, AdaBoost et les applications pratiques.
