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Starts 3 June 2025 07:48

Ends 3 June 2025

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Réseaux qui s'adaptent à la dimensionnalité intrinsèque au-delà du domaine

Explorez la capacité des réseaux neuronaux à s'adapter à la dimensionnalité intrinsèque, en vous concentrant sur les réseaux ReLU approximant des fonctions avec des cartes de caractéristiques réduisant la dimensionnalité. Obtenez des informations sur l'apprentissage des variétés et l'analyse des données.
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Explorez la capacité des réseaux neuronaux à s'adapter à la dimensionnalité intrinsèque, en vous concentrant sur les réseaux ReLU approximant des fonctions avec des cartes de caractéristiques réduisant la dimensionnalité. Obtenez des informations sur l'apprentissage des variétés et l'analyse des données.

Programme

  • Introduction aux réseaux neuronaux et à la dimensionnalité intrinsèque
  • Aperçu des réseaux neuronaux
    Concept de dimensionnalité intrinsèque
    Importance dans l'apprentissage profond
  • Réseaux ReLU et approximation de fonction
  • Comprendre les unités linéaires rectifiées (ReLU)
    Approximation de fonction avec les réseaux ReLU
    Techniques de réduction de dimensionnalité
  • Cartes de caractéristiques et réduction de dimensionnalité
  • Définition et rôle des cartes de caractéristiques
    Techniques de réduction de dimensionnalité dans les réseaux neuronaux
    Application des cartes de caractéristiques dans les réseaux ReLU
  • Apprentissage de variété
  • Fondamentaux de l'apprentissage de variété
    Hypothèse de variété en analyse de données
    Techniques et algorithmes pour apprendre les variétés
  • Architectures de réseau adaptatives
  • Principes de conception des réseaux adaptatifs
    Architectures de réseau en réponse à la dimensionnalité intrinsèque
    Études de cas sur la conception de réseaux adaptatifs
  • Sujets avancés dans l'apprentissage de variété
  • Exploration des structures géométriques et topologiques
    Avancées récentes dans les méthodes basées sur les variétés
    Fondations théoriques et mises en œuvre pratiques
  • Pratiques et sessions pratiques
  • Implémenter des réseaux ReLU pour la réduction de dimensionnalité
    Outils et bibliothèques pour l'apprentissage de variété
    Projet : Construire un réseau neuronal adaptatif pour des données réelles
  • Conclusion et perspectives futures
  • Résumé des concepts clés
    Tendances actuelles et directions de recherche
    Problèmes ouverts et opportunités dans la conception de réseaux adaptatifs

Sujets

Science des données