Séance de cours
Encodeurs automatiques et NVIB variables
Séances de cours associées (58)
Modèles de génération profonde: Codeurs automatiques et GANs
Explore les codeurs automatiques et les réseaux d'adversaires génériques pour la modélisation generative profonde.
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Fondements de l'apprentissage automatique
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Analyse de documents et modélisation de sujets
Couvre l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génératifs profonds, y compris les auto-encodeurs et les GAN.
Modèles de langage: De la théorie à l'informatique
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
Modèles de mélange gaussien : Classification des données
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Modèles génériques : auto-attention et transformateurs
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent
Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.