CHAPITRE 4 Réseaux profonds entièrement connectés
Ce chapitre va vous présenter les réseaux profonds entièrement connectés. Ces réseaux sont les chevaux de labour du deep learning tel qu’il est utilisé par des milliers d’applications. Le principal avantage des réseaux entièrement connectés est qu’ils sont « structurellement agnostiques ». Cela signifie qu’aucune hypothèse particulière ne doit être faite au sujet des entrées (par exemple, qu’il s’agisse d’images ou de vidéos). Nous utiliserons cette vision généraliste pour utiliser les réseaux profonds entièrement connectés afin de résoudre un problème de modélisation chimique, tel que nous le verrons plus loin dans ce chapitre.
Nous examinons brièvement les théories mathématiques qui sous-tendent ...
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