Deep Learning: Propagation vers l'arrière et Gradient de disparition
Graph Chatbot
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Explore l'histoire, les modèles, la formation, la convergence et les limites des réseaux neuronaux, y compris l'algorithme de rétropropagation et l'approximation universelle.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
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.
