Université Lyon 1
Arqus
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  • Unité d'enseignement : Réseaux de neurones
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : MAT2560M
    Responsabilité de l'UE :
MARTEAU CLEMENT
 clement.marteauuniv-lyon1.fr
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
18 h
Travaux Dirigés (TD)
0 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Non rédigé
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

L'objectif de ce cours est double:

  • Présenter les principes des modèles de réseaux neuronaux profonds, ainsi que les moyens de les implémenter pour résoudre des problèmes de classification et régression. 

  • Proposer un apperçu des bases mathématiques des techniques d'apprentissage modernes basée sur ces réseaux.

Le cours commencera avec la propriété d'approximation universelle des réseaux de neurones. Nous verrons ensuite pourquoi la profondeur améliore la capactié des réseaux à donner des apprpoximations précises de fonctions pour un budget de calcul donné.

 

Des outils permettant de traiter les problèmes d'apprentissages rencontrés dans l'entrainement de ces réseaux sur de grands jeux de données seront proposés, et des éléments de convergence seront discutés. 

Finally, des résultats statistiques sur les garantie en généralisation des réseaux de neurones profonds seront présentés, à la fois dans des scénarios (classique) de sous-apprentissage, mais aussi dans le cas de sur-apprentissage conduisant au phénomène de 'double descente'.


    Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
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