Traitement d'image I : Réseaux neuronaux convolutionnels
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Explore le picking automatisé des barres de renforcement dans les données radar pénétrantes au sol à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du signal.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
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.
Explore la dynamique d'apprentissage des réseaux neuronaux profonds en utilisant des réseaux linéaires pour l'analyse, couvrant les réseaux à deux couches et à plusieurs couches, l'apprentissage autosupervisé et les avantages de l'initialisation découplée.
