Réseaux d'approvisionnement en énergie

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux d'avant-garde, y compris la structure des réseaux neuronaux, les objectifs de formation, les fonctions d'activation, l'optimisation des descentes de gradient, la rétropropagation et les défis de la disparition et de l'explosion des gradients. Il explore également l'application des réseaux d'alimentation en avant dans les prévisions de séries chronologiques, les prévisions de volatilité et la prévisibilité du retour d'obligations à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.