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dlc-video-10-1-autoregression
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mardi, 23 février 2021
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dlc-video-7-3-denoising-autoencoders
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dlc-video-7-4-VAE
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dlc-video-8-1-CV-tasks
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dlc-video-8-2-image-classification
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dlc-video-8-3-object-detection
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dlc-video-8-4-segmentation
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dlc-video-8-5-dataloader-and-surgery
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dlc-video-9-1-looking-at-parameters
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dlc-video-9-2-looking-at-activations
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dlc-video-9-3-visualizing-in-input
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dlc-video-9-4-optimizing-inputs
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dlc-video-10-1-autoregression
François Fleuret
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dlc-video-10-2-causal-convolutions
François Fleuret
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dlc-video-10-3-NVP
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dlc-video-11-1-GAN
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dlc-video-11-2-Wasserstein-GAN
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dlc-video-11-3-conditional-GAN
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dlc-video-11-4-persistence
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dlc-video-12-1-RNN-basics
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dlc-video-12-2-LSTM-and-GRU
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dlc-video-12-3-word-embeddings-and-translation
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dlc-video-13-1-attention-memory-translation
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dlc-video-13-2-attention-mechanisms
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dlc-video-13-3-transformers
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dlc-video-4-1-DAG-networks
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dlc-video-4-2-autograd
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dlc-video-4-3-modules-and-batch-processing
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dlc-video-4-4-convolutions
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dlc-video-4-6-writing-a-module
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dlc-video-5-1-cross-entropy-loss
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dlc-video-6-1-benefits-of-depth
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dlc-video-6-4-batch-normalization
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dlc-video-6-6-using-GPUs
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dlc-video-7-1-transposed-convolutions
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dlc-video-7-2-autoencoders
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dlc-video-1-1-from-anns-to-deep-learning
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dlc-video-1-3-what-is-happening
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dlc-video-1-4-tensors-and-linear-regression
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dlc-video-1-5-high-dimension-tensors
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dlc-video-2-2-overfitting
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dlc-video-2-3-bias-variance-dilemma
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dlc-video-2-4-evaluation-protocols
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dlc-video-3-1-perceptron
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vendredi 5 mars 2021
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dlc-video-3-2-LDA
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dlc-video-3-6-backprop
François Fleuret
samedi 6 mars 2021