Apprentissage structuré : Algorithme de Chau-Lieu

Cette séance de cours explore l'apprentissage structuré, en se concentrant sur l'algorithme de Chau-Lieu, qui apprend efficacement une approximation d'arbre à une distribution conjointe. L'algorithme vise à réduire les exigences de stockage et à simplifier le processus d'apprentissage pour les structures de grande dimension. En utilisant des estimations d'informations mutuelles et un arbre couvrant le poids maximal, l'algorithme se rapproche efficacement de la distribution réelle des articulations. En outre, la séance de cours couvre les bases de l'apprentissage profond, expliquant le concept de réseaux neuronaux, les couches, les fonctions d'activation et le processus d'entraînement par descente de gradient. L'instructeur donne un aperçu de la complexité de la formation des réseaux neuronaux, en soulignant l'importance de la minimisation empirique des risques et des techniques de régularisation.