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Processus Gaussiens : Une Introduction Simple

2025-08-18
Processus Gaussiens : Une Introduction Simple

Cet article de blog fournit une introduction accessible aux processus gaussiens (PG), un outil puissant dans l'apprentissage automatique. En commençant par les fondamentaux des distributions gaussiennes multivariées, il explique la marginalisation et le conditionnement, menant au concept central des PG : prédire des données en incorporant des connaissances a priori. Des figures interactives et des exemples pratiques illustrent comment les PG utilisent des fonctions noyau pour définir des matrices de covariance, contrôlant la forme de la fonction prédite. L'inférence bayésienne met à jour le modèle avec des données d'entraînement, permettant la prédiction de valeurs de fonction et leurs intervalles de confiance.

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IA Processus Gaussiens Inférence Bayésienne

Pourquoi Momentum fonctionne vraiment : Une plongée profonde dans l'accélération de la descente de gradient

2025-04-28
Pourquoi Momentum fonctionne vraiment : Une plongée profonde dans l'accélération de la descente de gradient

Cet article explore en profondeur la mécanique de l'algorithme Momentum dans les algorithmes d'optimisation. En analysant les fonctions quadratiques convexes, il révèle comment Momentum accélère la descente de gradient et explique les principes mathématiques sous-jacents. L'article explore également les limites de Momentum et sa combinaison avec la descente de gradient stochastique, offrant des perspectives sur les futures directions de recherche. Utilisant un langage clair et des exemples concrets comme la régression polynomiale et la colorisation d'images, l'article fournit une compréhension complète des principes et des applications de Momentum, adapté aux lecteurs intéressés par les algorithmes d'optimisation.

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Développement

Introduction en douceur aux réseaux neuronaux de graphe : révéler la puissance des données de graphe

2024-12-20
Introduction en douceur aux réseaux neuronaux de graphe : révéler la puissance des données de graphe

Cet article fournit une introduction accessible aux réseaux neuronaux de graphe (GNN). Il commence par expliquer les données de graphe et leurs applications dans le monde réel, telles que les réseaux sociaux, les structures moléculaires et le texte. L’article approfondit ensuite les composants essentiels des GNN, notamment le passage de messages, les opérations de regroupement et les différents types de données de graphe. En construisant un modèle GNN moderne étape par étape, il clarifie le rôle et la motivation derrière la conception de chaque composant. Enfin, il propose un espace de jeu interactif GNN, permettant aux lecteurs de vivre en première main le processus de construction et de prédiction d’un modèle GNN, approfondissant ainsi leur compréhension.

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IA Réseaux neuronaux de graphe Apprentissage profond Données de graphe