Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Introduit des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation et de rétropropagation pour la formation, en répondant aux défis et aux méthodes puissantes.
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 fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
