Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Explore le développement historique et la formation de perceptrons multicouches, en mettant l'accent sur l'algorithme de rétropropagation et la conception de fonctionnalités.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Offre des informations sur la physique statistique de l'apprentissage, explorant la relation entre la structure du réseau neuronal et les systèmes désordonnés.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
