Fonctions de seuil dans les réseaux neuronaux

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Régression du noyau : bases et applications

Explore la régression du noyau, la malédiction de la dimensionnalité et les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.