Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les outils de physique statistique pour l'optimisation, l'apprentissage, la coloration graphique, les systèmes de recommandation et les réseaux neuronaux.
Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
Couvre la préparation pour dériver l'algorithme Backprop dans des réseaux en couches en utilisant des perceptrons multicouches et la descente de gradient.
Explore l'optimisation de la formation contradictoire, la mise en œuvre pratique, l'interprétation, l'équité, la distance de Wasserstein et les GAN de Wasserstein.
Explore la connexion entre les réseaux neuronaux et la théorie quantique du champ, en se concentrant sur la correspondance entre les espaces de paramètres et de fonctions.
