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Explore la caractéristique universelle de la formation de prix intrajournalière en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur pour prévoir les changements de prix en fonction de l'historique des flux d'ordres.
Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la classification des images, en se concentrant sur les défis de poids, les stratégies de prévention de surajustement et les modèles pré-entraînés.
Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.
Plonge dans la propagation en arrière dans l'apprentissage profond, répondant au défi de la disparition du gradient et à la nécessité d'unités cachées efficaces.
Couvre les questions pratiques et les objectifs de l'apprentissage profond, y compris les types de neurones, l'architecture du réseau, l'optimisation et l'initialisation du poids.
Explore des exemples contradictoires, des défenses et une robustesse certifiée dans l'apprentissage profond, y compris le lissage gaussien et les attaques perceptuelles.
Explore l'ensachage en tant que méthode de régularisation dans l'apprentissage en profondeur, en formant plusieurs variantes de modèles sur différents sous-ensembles de données pour améliorer la généralisation.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
