Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond
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.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Explore la recherche approfondie des connaissances et son application pour prédire les résultats d'apprentissage des élèves à l'aide de réseaux neuronaux et de fonctions de perte.
Explore le codage de réseau analogique pour l'imagerie sans fil dans des conditions difficiles, mettant en valeur son potentiel dans la reconstruction de pose humaine et les voitures autonomes.
Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.
Couvre les questions pratiques et les objectifs de l'apprentissage profond, y compris les types de neurones, l'architecture du réseau, l'optimisation et l'initialisation du poids.
Explore la connexion entre les réseaux neuronaux et la théorie quantique du champ, en se concentrant sur la correspondance entre les espaces de paramètres et de fonctions.
