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.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Explore l'application des transformateurs dans les tâches de vision, en se concentrant sur les ViT et les architectures de transformateurs innovantes pour les entrées et les sorties structurées.
Explore le développement d'intégrations contextuelles dans le NLP, en mettant l'accent sur les progrès réalisés par ELMo et BERT et son impact sur les tâches du NLP.
Explore les transformateurs et les MLP pour la classification des documents, en mettant l'accent sur leurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles.
Se penche sur l'utilisation de la mémoire spatiale dans les agents RL pour les tâches de navigation labyrinthe, montrant des performances améliorées avec des repères visuels, mais des résultats incohérents dans le choix du chemin.
Explore les défis et les solutions dans la catégorisation visuelle à grain fin, en mettant l'accent sur la vision informatique et l'apprentissage automatique.