2 avril |
Examen |
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29 mars |
Révision |
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26 mars |
Réseaux à convolution |
Article sur le Neocognitron.
Article sur LeNet.
Tutoriel sur les réseaux à convolution.
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22 mars |
Gradient profond.
DAE vs AE |
fin de Présentation de Yoshua Bengio.
Auto-encodeurs débruitants vs auto-encodeurs ordinaires. |
19 mars |
Défi de la profondeur |
Le défi d’entraîner des réseaux de neurones profonds. |
15 mars |
Pré-entraînement |
Présentation de Yoshua Bengio. |
12 mars |
Pré-entraînement |
Présentation de Dumitru Erhan. |
1 mars |
DBMs, |
Deep Boltzmann Machine. |
20+23 février |
DBNs |
RBMs empilés et DBNs. |
13+16 février |
RBMs |
La Machine de Boltzmann Restreinte. |
6+9 février |
Modèles probabilistes |
Modèles probabilistes pour les architectures profondes. |
2 février |
Modèles probabilistes,
Lancer de jobs au LISA |
Intro aux Modèles probabilistes pour les architectures profondes.
Jobman.
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30 janvier |
Modèles probabilistes |
Intro aux Modèles probabilistes pour les architectures profondes. |
26 janvier |
Auto-encodeurs,
DAE |
Section 4.6 de Learning Deep Architectures for AI.
Denoising Auto-Encoders |
23 janvier |
python, numpy, Theano
Régression logistique
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Documentation sur python,
numpy, et Theano.
Exemple avec la Régression logistique.
Notes sur l’entraînement des MLPs. |
19 janvier |
Réseaux de neurones |
Efficient Backprop.
Intro au tutorial profond de Theano.
Démarrage du tutoriel. |
16 janvier |
Le calcul du gradient |
Notes sur le calcul du gradient. |
12 janvier |
Intro aux
architectures
profondes |
Notes introductoires sur les architectures profondes,
Sec. 1 de Learning Deep Architectures for AI.
Notes sur le gradient. |
9 janvier |
Intro aux
architectures
profondes |
Notes introductoires sur les architectures profondes,
Sec. 1 de Learning Deep Architectures for AI. |
5 janvier |
Intro au cours
Intro à
l’apprentissage
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plan de cours .
diapos. .
Notes introductoires sur l’apprentissage,
Sec. 1 et 2 de Scaling Learning Algorithms towards AI.
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