Deep Learning: Pas de théorie du déjeuner gratuit et biais inductifs

Cette séance de cours traite de l'application de l'apprentissage profond dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le théorème du déjeuner gratuit et ses implications pour les réseaux neuronaux. L'instructeur explique comment les réseaux profonds améliorent les propriétés de généralisation et pourquoi ils fonctionnent bien sur les problèmes du monde réel. Le théorème du déjeuner gratuit indique qu'aucun algorithme d'optimisation n'est universellement supérieur à tous les problèmes, soulignant l'importance de faire correspondre la structure de l'algorithme aux caractéristiques du problème. La séance de cours souligne l'importance du biais inductif dans les réseaux neuronaux, illustrant comment les connaissances antérieures peuvent améliorer l'efficacité de l'apprentissage. Les exemples incluent les réseaux convolutifs, qui exploitent l'invariance de traduction locale pour la reconnaissance d'images, et l'utilisation de filtres Gabor pour le prétraitement. L'instructeur explore également le rôle du biais inductif dans l'apprentissage par renforcement, en discutant de la façon dont il peut guider la sélection d'actions basées sur des états d'entrée similaires. La session se termine par des informations pratiques sur la mise en œuvre de ces concepts dans des scénarios réels, renforçant la nécessité d'utiliser des connaissances préalables dans la conception d'algorithmes.