Séance de cours

Deep Learning Modus Operandi

Description

Cette séance de cours s'inscrit dans le modus operandi de l'apprentissage profond, explorant les avantages des réseaux plus profonds à travers des expériences sur ImageNet. Il traite de l'importance de la surparamétrie et de la généralisation dans les réseaux profonds, en mettant l'accent sur le rôle des solutions standard minimales. La séance de cours aborde également des sujets tels que les points d'interpolation, le transfert de l'apprentissage avec les CNN, et le retour à l'apprentissage non supervisé avec les encodeurs automatiques, les GAN et les modèles de diffusion.

Enseignant
et sit
Ipsum culpa labore ea magna exercitation pariatur eiusmod dolor id quis duis ex exercitation. Officia quis consectetur occaecat adipisicing. Qui qui non anim labore officia voluptate occaecat aliquip elit reprehenderit tempor ut cupidatat. Consectetur voluptate consectetur nulla excepteur aliquip reprehenderit consectetur. Lorem esse laborum esse do est culpa sunt.
Connectez-vous pour voir cette section
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.
Séances de cours associées (145)
Modèles de diffusion
Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
Apprentissage supervisé avec kNN : modèle de régression
Couvre un modèle mathématique simple pour lapprentissage supervisé avec k-plus proches voisins en régression.
Boltzmann Machine
Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Modèles de génération profonde: Codeurs automatiques et GANs
Explore les codeurs automatiques et les réseaux d'adversaires génériques pour la modélisation generative profonde.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.