Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: modèles prédictifs
Graph Chatbot
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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.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans l'analyse du système terrestre à l'aide de données de télédétection, en mettant l'accent sur l'interprétation automatique de l'image et l'IA explicable.
Se penche sur le transfert de style photographique, montrant comment les algorithmes peuvent transformer les images pour imiter différents styles et améliorer les photos.
Explore les réseaux neuronaux artificiels, les informations sur les récompenses dans le cerveau, le conditionnement animal, l'apprentissage par renforcement profond et un quiz sur les récompenses.
Compare les réseaux profonds avec les réseaux peu profonds dans les réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage profond, en explorant les raisons de leurs différences de performance.
Explore le passage à l'apprentissage par renforcement profond à travers les réseaux neuronaux pour l'apprentissage direct des politiques, en contournant les valeurs Q et V.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
