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Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les modèles de préformation comme BERT, T5 et GPT, en discutant de leurs objectifs de formation et de leurs applications dans le traitement des langues naturelles.
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.
Explore l'influence de la linguistique computationnelle sur les architectures d'apprentissage profond, couvrant les formalismes grammaticaux, le connexionnisme, la liaison variable et les orientations futures.
