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Réseau neuronal artificiel - Construire des systèmes intelligents pour l'autonomie et l'adaptation des robots - cover

Réseau neuronal artificiel - Construire des systèmes intelligents pour l'autonomie et l'adaptation des robots

Fouad Sabry

Traductor Nicholas Souplet

Editorial: Un Milliard De Personnes Informées [French]

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Sinopsis

1 : Réseau neuronal artificiel : Explorez les bases et l'importance générale des réseaux neuronaux.
 
2 : Perceptron : Comprenez les éléments constitutifs des modèles d'apprentissage monocouche.
 
3 : Jürgen Schmidhuber : Découvrez les recherches pionnières derrière les réseaux modernes.
 
4 : Neuroévolution : Examinez les approches génétiques pour optimiser les architectures neuronales.
 
5 : Réseau neuronal récurrent : Étudiez les réseaux avec mémoire pour les données séquentielles.
 
6 : Réseau neuronal à action directe : Analysez les réseaux où les données se déplacent dans une seule direction.
 
7 : Perceptron multicouche : Découvrez les structures en couches améliorant la profondeur du réseau.
 
8 : Réseau neuronal quantique : Découvrez le potentiel des modèles d'apprentissage assisté par quantique.
 
9 : ADALINE : Étudiez les neurones linéaires adaptatifs pour la reconnaissance de formes.
 
10 : Réseau d'état d'écho : Explorez les modèles de réservoir dynamique pour les données temporelles.
 
11 : Réseau neuronal à pics : Comprendre les systèmes neuronaux d'inspiration biologique.
 
12 : Reservoir computing : Plongez dans les réseaux spécialisés pour l'analyse des séries chronologiques.
 
13 : Mémoire à long terme : Maîtrisez les architectures conçues pour conserver les informations.
 
14 : Types de réseaux neuronaux artificiels : Différenciez les différents modèles de réseau.
 
15 : Apprentissage profond : Appréhendez la profondeur et la portée des réseaux multicouches.
 
16 : Règle d'apprentissage : Explorez les méthodes qui guident la formation des modèles neuronaux.
 
17 : Réseau neuronal convolutionnel : Analysez les réseaux adaptés aux données d'image.
 
18 : Problème de gradient évanescent : Relevez les défis de la formation des réseaux.
 
19 : Réseaux neuronaux récurrents bidirectionnels : Découvrez des modèles qui traitent les données dans les deux sens.
 
20 : Réseau neuronal résiduel : Apprenez des techniques avancées pour optimiser l'apprentissage.
 
21 : Histoire des réseaux neuronaux artificiels : Retracez l'évolution de ce domaine transformateur.
Disponible desde: 18/12/2024.
Longitud de impresión: 263 páginas.

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