Réseaux neuraux : apprentissage supervisé et rétropropagation

Dans cours

Aliqua do voluptate fugiat in quis amet anim. Elit in id consequat elit labore. Ullamco ex ipsum do occaecat tempor eiusmod ullamco amet magna cupidatat sunt. Culpa enim velit velit proident ad nostrud adipisicing labore exercitation. Veniam culpa tempor laboris ullamco veniam amet ex ea non cupidatat mollit.

Connectez-vous pour voir cette section

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de réseaux neuraux, d'apprentissage supervisé et de rétropropagation. Il explique le processus de formation des réseaux neuronaux en utilisant des données étiquetées et en ajustant les poids pour minimiser les erreurs. L'instructeur démontre comment la rétropropagation calcule les gradients pour mettre à jour les poids et biaise itérativement, améliorant ainsi la performance du réseau.

Connectez-vous pour regarder la vidéo

Enseignant

incididunt ea

Non qui nisi laboris Lorem est ea nisi voluptate quis ex. Adipisicing fugiat incididunt voluptate occaecat. Sunt non occaecat tempor mollit aliquip anim anim officia reprehenderit cupidatat. Deserunt deserunt duis laborum eiusmod esse. Officia est fugiat nulla sint. Et adipisicing velit sit laborum dolore tempor culpa officia. Ad reprehenderit aliqua dolor enim ut ullamco duis esse aliquip aliqua.

Connectez-vous pour voir cette section

Source officielle

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_bviyw3mn

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.