Apprentissage en grande dimension et profond
Notoriété 7 %
Ce projet porte sur l'apprentissage de méthodes profondes pour le traitement de données à haute dimension, telles que les signaux ou les images. Il couvre des sujets tels que les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, les méthodes de décomposition fonctionnelle, la détection d'anomalies pour les données fonctionnelles et l'apprentissage profond non supervisé.
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Centre national de la recherche scientifique (organisation rattachée)
Description générée le dimanche 17 mars 2024 à 20:13:23
D'autres initiatives de la même organisation
- cartographygithub.com/riatelab/cartography
- bertingithub.com/riatelab/bertin
- mapsfgithub.com/riatelab/mapsf
- magritgithub.com/riatelab/magrit