Tutoriels sur l'apprentissage profond

Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec PyTorch.

Découvrez les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN), un nouveau type de réseau neuronal dont l'interprétation et la précision sont améliorées par rapport aux modèles traditionnels.

Découvrez comment l'optimiseur AdamW améliore les performances du modèle en découplant la décroissance des poids des mises à jour du gradient. Ce tutoriel explique les principales différences entre Adam et AdamW, leurs cas d'utilisation et fournit un guide étape par étape pour mettre en œuvre AdamW dans PyTorch.

Comprendre les réseaux neuronaux profonds et leur importance dans le monde moderne de l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle

Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec le framework 2 de Tensorflow.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à mettre en œuvre des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en Python avec Keras, et à surmonter l'overfitting avec le dropout.

Ce tutoriel répond aux questions les plus fréquemment posées sur l'apprentissage profond et explore divers aspects de l'apprentissage profond à l'aide d'exemples concrets.

Un aperçu des autoencodeurs, de leurs variations et de leurs applications potentielles dans le monde réel.

Apprenez à naviguer dans le paysage des fonctions d'activation courantes, de l'inébranlable ReLU aux prouesses probabilistes de la softmax.

Un guide complet pour comprendre les CNN, leur impact sur l'analyse d'images, et quelques stratégies clés pour combattre l'overfitting pour des applications robustes de CNN vs deep learning.

Découvrez les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) en Python et comment vous pouvez les utiliser pour faire des prédictions boursières !

Explorez l'entropie croisée dans l'apprentissage automatique dans notre guide sur l'optimisation de la précision et de l'efficacité des modèles dans la classification avec des exemples TensorFlow et PyTorch.