Apprentissage Sparse Caractéristiques: Encombrant dans les réseaux neuraux
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Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
Explore le choix des architectures de réseaux graphes neuraux, en évaluant la complexité du modèle et les performances à partir de statistiques de données.
Explore le calcul des champs électriques à partir d'une demi-sphère chargée, en mettant l'accent sur les considérations de symétrie et les techniques de résolution de problèmes efficaces.
Explore les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de sélection des fonctionnalités telles que les descripteurs FAST et BRIEF, et les limites de l'apprentissage profond.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
