Ce module vous guide à travers les approches mathématiques des techniques de régularisation qui améliorent la généralisation des réseaux neurones et empêchent le surajustement. Vous analyserez des concepts tels que l'estimateur de risque sans biais de Stein, la décomposition propre, les méthodes d'ensemble, les mécanismes d'abandon et les techniques de normalisation avancées telles que la normalisation par lots.

Dans ce module, vous examinerez les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), y compris les opérations de convolution, le partage des paramètres, les méthodes de noyau et les structures de données multidimensionnelles. Vous explorerez les architectures CNN avancées, la régularisation, les techniques de normalisation et les implications des noyaux aléatoires sur le comportement d'apprentissage du réseau.

Dans ce module, vous analyserez les mathématiques qui sous-tendent les modèles génératifs et l'Estimation du maximum de vraisemblance (EMV). Vous explorerez les mesures de divergence telles que la divergence de Kullback-Leibler, les structures de réseaux bayésiens et les méthodes de modélisation autorégressives, en vous concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implications pratiques.