Séance de cours

Réseaux neuronaux : apprentissage multicouche

Description

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris des sujets tels que la propagation arrière, les couches convolutionnelles, la descente en gradient, la désintégration pondérale et la classification. Il explique le processus de formation d'un réseau neuronal, le concept de minimisation des pertes et l'importance des fonctions d'activation. La séance de cours s'inscrit également dans des architectures réseau spécifiques comme LeNet, AlexNet et VGG-16, illustrant leur structure et leur fonctionnalité.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

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.