Séance de cours

Neuroscience et ML

Description

Cette séance de cours couvre l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement, les mécanismes d'attention, la mémoire épisodique, la mémoire de travail et l'apprentissage continu. Il explore comment les réseaux neuronaux artificiels s'inspirent de l'architecture du cerveau et des contraintes algorithmiques, en discutant de sujets tels que la régularisation des abandons, le contrôle épisodique et les systèmes de mémoire dans le cerveau des mammifères. La séance de cours explore également l'avenir de la machine de pont et de l'intelligence au niveau humain, en mettant l'accent sur la compréhension intuitive du monde physique et l'importance de l'apprentissage efficace. Il conclut avec des idées sur l'éthologie computationnelle en utilisant des modèles d'apprentissage en profondeur et les modèles hiérarchiques optimisés pour les performances prédisant les réponses neuronales dans le cortex visuel supérieur.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.