Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
