Les Frontières de l'Apprentissage Profond

Frontiers in Deep Learning: Mod鋩es avanc廥, paradigmes de formation et probl鋗es ouverts pr廥ente une exploration compl鋈e des orientations 幦ergentes de l'apprentissage profond au-del?des architectures et des m彋hodes de formation traditionnelles. Le livre examine de mani鋨e critique les limites de la r彋ropropagation, l'invraisemblance biologique, l'inefficacit?de la m幦oire et l'oubli catastrophique, tout en introduisant des alternatives innovantes telles que les r廥eaux neuronaux ?pointes, le codage pr嶮ictif et la propagation ?l'廦uilibre. Il couvre des sujets avanc廥 tels que le m彋a-apprentissage, les mod鋩es d'廦uilibre profonds, les architectures de transformateurs, les r廥eaux neuronaux graphiques, l'IA neuro-symbolique, l'apprentissage auto-supervis? les mod鋩es de diffusion, les strat嶲ies d'apprentissage 憝olutives et les techniques d'inf廨ence efficaces. Les travaux mettent l'accent sur l'apprentissage causal, la robustesse des adversaires, la quantification de l'incertitude, l'IA explicable et l'apprentissage multimodal en tant que composantes essentielles de syst鋗es d'IA fiables et g幯廨alisables. En faisant le lien entre les fondements th廩riques et les applications du monde r嶪l dans les domaines de la sant? de la d嶰ouverte scientifique et de l'automatisation, le livre offre une vision prospective de l'apprentissage profond qui 憝olue vers une intelligence artificielle plus adaptative, interpr彋able et 嶰onome en 幯ergie.