Gradient Descent sur les réseaux neuraux ReLU à deux niveaux
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Explore les méthodes de descente de gradient pour l'entraînement des réseaux de neurones artificiels, couvrant l'apprentissage supervisé, les réseaux monocouches et les règles modernes de descente de gradient.
Explore l'évolution de la représentation de l'image, les défis dans l'apprentissage supervisé, les avantages de l'apprentissage auto-supervisé, et les progrès récents dans SSL.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Explore le Dropout en tant que méthode de régularisation dans les réseaux neuronaux profonds, en mettant l'accent sur sa mise en œuvre pratique et son efficacité.
Explore le transport optimal pour l'apprentissage automatique, couvrant la comparaison des distributions, l'apprentissage non supervisé, le problème de Monge, et les problèmes ouverts.
