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Explore la capacité d'interprétation des modèles dans les PNL, en se concentrant sur les méthodes d'analyse et les explications locales pour comprendre les prédictions des modèles.
Explore le but et le processus de normalisation par lots dans les réseaux neuronaux profonds, en soulignant son importance dans la stabilisation de l'entrée moyenne et la résolution du problème du gradient de fuite.
Explique l'architecture complète des Transformateurs et le mécanisme d'auto-attention, en soulignant le changement de paradigme vers l'utilisation de modèles complètement préformés.
Explore les sciences informatiques environnementales et l'observation de la Terre grâce à des modèles d'apprentissage approfondi précis pour la surveillance, l'intégration des connaissances sur le domaine dans les modèles d'espèces et l'amélioration de la recherche d'images.
Explore la modélisation d'espaces d'entrée continus dans l'apprentissage par renforcement à l'aide de réseaux de neurones et de fonctions de base radiales.
