Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau

Cette séance de cours couvre l'utilisation de caractéristiques aléatoires dans les réseaux neuronaux, la régression du noyau et l'application de la descente de gradient stochastique. Il explique l'équivalence entre les réseaux neuronaux et la régression du noyau, en mettant l'accent sur le rôle des fonctions d'activation et des couches cachées.