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.
Description générée le dimanche 17 mars 2024 à 20:13:23

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