Fondements des Réseaux de Neurones pour le Deep Learning en Python
Les réseaux de neurones se divisent en trois couches : la couche d'entrée, la couche cachée (ou intermédiaire) et la couche de sortie. Dans un exemple typique, bien que le réseau possède trois couches, seules deux d'entre elles ont des poids, ce qui peut le qualifier de réseau à deux couches, bien que certaines sources le désignent comme réseau ...
Publié le 11 juin à 21h37
Installation et Configuration de BERT-pytorch
Ce guide détaille les étapes pour installler et configurer le projet BERT-pytorch, une implémentation en PyTorch du modèle BERT de Google AI.
Introduction au Projet
BERT-pytorch est une réimplémentation du modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), une avancée majeure en compréhension du langage naturel (NLP). Ce mod ...
Publié le 4 juin à 21h35
Concepts et fonctions fondamentales courantes dans TensorFlow
Pour démarrer rapidement avec la programmation TensorFlow, considérons cet exemple de code simple :
import tensorflow as tf
# Définition de variables symboliques, aussi appelées espaces réservés
input_1 = tf.placeholder(tf.float32)
input_2 = tf.placeholder(tf.float32)
# Construction d'un opération de multiplication
operation = tf.multiply(inp ...
Publié le 2 juin à 00h06