Perceptron multicouche : formation et optimisation

Cette séance de cours couvre le modèle de perceptron multicouche (MLP), l'algorithme d'entraînement, le prétraitement des données, le sac de mots, les histogrammes, le nettoyage bruyant des données, la normalisation des données, les fonctions d'activation, la rétropropagation, l'apprentissage par gradient, la descente stochastique par gradient, l'élan, le taux d'apprentissage adaptatif, la disparition des gradients, l'initialisation du poids, la régularisation et les techniques d'optimisation.