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