Séance de cours
Réseaux neuronaux convolutifs : Segmentation sémantique
Séances de cours associées (33)
Deep Learning pour le NLP
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Estimation de la pose à la main
Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.
Optimisation des réseaux neuraux
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Réseaux neuronaux pour la PNL
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau
Explore les caractéristiques aléatoires dans les réseaux neuronaux et la régression du noyau en utilisant la descente de gradient stochastique.
Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Deep Learning pour le NLP
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Réseaux neuronaux : régression et classification
Explore les réseaux neuronaux pour les tâches de régression et de classification, couvrant la formation, la régularisation et des exemples pratiques.
Comprendre l'apprentissage profond
Explore les fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris la classification de l'image, les principes de travail du réseau neuronal et les défis de l'apprentissage automatique.