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Aperçu
Explorez les réseaux neuronaux d'un point de vue structurel, en comprenant leur classe d'hypothèses et la propagation directe pour effectuer des prédictions.
Programme
- Introduction aux réseaux de neurones
- Classe d'hypothèse dans les réseaux de neurones
- Architecture des réseaux de neurones
- Propagation avant
- Faire des prédictions avec des réseaux de neurones
- Étude de cas: Propagation avant en action
- Résumé et Q&R
Aperçu des réseaux de neurones et de leurs applications
Importance de la compréhension structurelle dans les réseaux de neurones
Définition et importance de la classe d'hypothèse
Facteurs affectant la classe d'hypothèse
Exemples de classes d'hypothèses dans les réseaux de neurones
Couches et structure des neurones
Fonctions d'activation
Aperçu des architectures courantes (ex. : feedforward, convolutionnel, récurrent)
Explication de la propagation avant
Formulation mathématique de la propagation avant dans un réseau de neurones
Exemple étape par étape de la propagation avant
Compréhension de la couche de sortie et interprétation des prédictions
Indicateurs d'évaluation des prédictions (ex. : précision, fonctions de perte)
Application de la propagation avant à un ensemble de données d'exemple
Analyse de l'impact de différentes architectures sur les prédictions
Récapitulatif des concepts clés
Questions ouvertes et discussion sur les sujets abordés
Sujets
Informatique
