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Explore le but et le processus de normalisation par lots dans les réseaux neuronaux profonds, en soulignant son importance dans la stabilisation de l'entrée moyenne et la résolution du problème du gradient de fuite.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore l'évolution du cloud computing pour prendre en charge les applications IoT et les défis auxquels sont confrontés les algorithmes de deep learning dans le traitement des données à partir de capteurs intelligents.
Explore l’apprentissage profond avec des images Instagram, comprend la perception des aliments, l’obésité et la santé mentale, et discute de l’impact des images des médias sociaux et des plateformes éphémères comme Snapchat.
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.
