Statistique

Réseaux de neurones et Deep Learning

Les premiers modèles de deep learning sont des réseaux de neurones. Il n’est pas inutile de coder le sien au moins une fois même s’il n’utilise pas de GPU, même s’il sera probablement beaucoup plus lent. TensorFlow est sans doute le framework le plus utilisé, pytorch est le plus didactique. Il n’est pas facile de passer de l’un à l’autre ou de convertir ses modèles d’un à l’autre même s’il y a quelques avancées sur le sujet : Deep Learning Model Convertors.

Notebooks

Tutorials et anti-sèches

Code

Descente de gradient

Lectures

Livres

Vidéos

Vocabulaire

  • deep learning glossary : termes employés pour le deep learning

  • Core Layers : différents traitement pour compenser les défauts des réseaux de neurones lors de l’apprentissage.

MNIST

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Architectures

Modules - deep learning

Modules - GPU

A noter que Theano n’est plus maintenu.

Modules - Wrappers

  • Keras ou chainer implémentent des interfaces communes pour plusieurs librairies de machine learning.

  • DeepRosetta : convertisseur (pas vraiment maintenu)