R?seau neuronal artificiel Construire des syst?mes intelligents pour l'autonomie et l'adaptation des robots

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1 : R?seau neuronal artificiel : Explorez les bases et l'importance g?n?rale des r?seaux neuronaux. 2 : Perceptron : Comprenez les ?l?ments constitutifs des mod?les d'apprentissage monocouche. 3 : J?rgen Schmidhuber : D?couvrez les recherches pionni?res derri?re les r?seaux modernes. 4 : Neuro?volution : Examinez les approches g?n?tiques pour optimiser les architectures neuronales. 5 : R?seau neuronal r?current : ?tudiez les r?seaux avec m?moire pour les donn?es s?quentielles. 6 : R?seau neuronal ? action directe : Analysez les r?seaux o? les donn?es se d?placent dans une seule direction. 7 : Perceptron multicouche : D?couvrez les structures en couches am?liorant la profondeur du r?seau. 8 : R?seau neuronal quantique : D?couvrez le potentiel des mod?les d'apprentissage assist? par quantique. 9 : ADALINE : ?tudiez les neurones lin?aires adaptatifs pour la reconnaissance de formes. 10 : R?seau d'?tat d'?cho : Explorez les mod?les de r?servoir dynamique pour les donn?es temporelles. 11 : R?seau neuronal ? pics : Comprendre les syst?mes neuronaux d'inspiration biologique. 12 : Reservoir computing : Plongez dans les r?seaux sp?cialis?s pour l'analyse des s?ries chronologiques. 13 : M?moire ? long terme : Ma?trisez les architectures con?ues pour conserver les informations. 14 : Types de r?seaux neuronaux artificiels : Diff?renciez les diff?rents mod?les de r?seau. 15 : Apprentissage profond : Appr?hendez la profondeur et la port?e des r?seaux multicouches. 16 : R?gle d'apprentissage : Explorez les m?thodes qui guident la formation des mod?les neuronaux. 17 : R?seau neuronal convolutionnel : Analysez les r?seaux adapt?s aux donn?es d'image. 18 : Probl?me de gradient ?vanescent : Relevez les d?fis de la formation des r?seaux. 19 : R?seaux neuronaux r?currents bidirectionnels : D?couvrez des mod?les qui traitent les donn?es dans les deux sens. 20 : R?seau neuronal r?siduel : Apprenez des techniques avanc?es pour optimiser l'apprentissage. 21 : Histoire des r?seaux neuronaux artificiels : Retracez l'?volution de ce domaine transformateur.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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