Explore comment les architectures modernes ont vaincu la malédiction de la dimensionnalité et l'importance de la stabilité dans les modèles d'apprentissage en profondeur.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
