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A Discrepancy-Based Theory of Adaptation

Une Théorie de l'Adaptation Basée sur la Discrepance

Lecture40 : CNN Example

Cours40 : Exemple CNN

Lecture 37 CNN 2021 12 07 at 01 34 GMT 8

Conférence 37 CNN 2021 12 07 à 01 34 GMT 8

Lecture 36 Hopfield Neural Network

Cours 36 Réseau neuronal de Hopfield

Lecture 35 Hopfield NN 2021 12 04 at 01 34 GMT 8

Cours 35 Hopfield NN 2021 12 04 à 01 34 GMT 8

Lecture 34 Hopfield Recurrent N w 2021 12 02 at 01 33 GMT 8

Cours 34 Hopfield récurrent N w 2021 12 02 à 01 33 GMT 8

Lecture 32 Linear Associator

Cours 32 Associateur linéaire

Lecture 30 Size of Network , Functional Link Networks 2021 11 22 at 01 32 GMT 8

Cours 30 Taille du réseau , Réseaux à liens fonctionnels 2021 11 22 à 01 32 GMT 8

Lecture 29 Factors affecting BP training

Cours 29 Facteurs affectant l'entraînement BP

Lecture 27 Back Propagation Algorithm Derivation Part- 2

Cours 27 Dérivation de l'algorithme de rétropropagation Partie- 2

Lecture 26 Back Propagation Algorithm Derivation Part- 1

Cours 26 Dérivation de l'algorithme de rétropropagation Partie- 1

Lecture 25 Generalized Delta LR Derivation

Cours 25 Dérivation du Delta LR généralisé

Lecture 22 Problem +XOR

Cours 22 Problème +XOR

Lecture 21 Multi category Perceptron Training

Cours 21 Entraînement du Perceptron multicatégorie

Lecture 20 Perceptron Convergence Part2

Cours 20 Convergence du Perceptron Partie 2

Lecture 19 Perceptron Convergence Part1

Cours 19 Convergence du Perceptron Partie1

Lecture 18 AINN Single Layer discriminant Dunction

Cours 18 AINN Couche unique Fonction discriminante Dunction

Lecture 17 AINN Single Layer discriminant function

Cours 17 AINN Fonction discriminante monocouche

Lecture 16 3 class problem 2021 09 23 at 02 35 GMT 7

Cours 16 problème à 3 classes 2021 09 23 à 02 35 GMT 7

Lecture 15 Minimum Distance Classifier 2021 09 21 at 02 32 GMT 7

Cours 15 Classificateur de distance minimale 2021 09 21 à 02 32 GMT 7

Lecture 13 Discriminant Functions 2021 09 16 at 02 47 GMT 7

Cours 13 Fonctions discriminantes 2021 09 16 à 02 47 GMT 7

Lecture 12 Problems 2

Cours 12 Problèmes 2

lecture 10 WTA 2021 09 02 at 02 33 GMT 7

Conférence 10 WTA 2021 09 02 à 02 33 GMT 7

Lecture 10 ML 2021 02 08 at 01 40 GMT 8

Conférence 10 ML 2021 02 08 à 01 40 GMT 8

Lecture 09 Learning rules contd 2021 08 31 at 01 34 GMT 7

Cours 09 Règles d'apprentissage suite 2021 08 31 à 01 34 GMT 7

Lecture 08 ML Grad Regression

Cours 08 ML Grad Régression

Lecture 08 A Activation functions

Cours 08 A Fonctions d'activation

lect19 Naïve Bayes Classifier

lect19 Classificateur Naïve Bayes

Lect13 ML 2021 02 15 at 22 34 GMT 8 1

Lect13 ML 2021 02 15 à 22 34 GMT 8 1

lect07 Learning Rules cntd.

lect07 Règles d'apprentissage suite.

lect06 Mculloch-Pitts Model ,and Learning Rules Part 2

lect06 Modèle de Mculloch-Pitts ,et Règles d'apprentissage Partie 2

Lect05 Mc-Culloch - Pitts Model and Learning Rules- Part-1

Lect05 Mc-Culloch - Pitts Modèle et Règles d'apprentissage- Partie-1

Lect 18 ML ROC

Cours 18 ML ROC

Lect 17 ML Covariance Martix and ROC

Cours 17 ML Covariance Matrice et ROC

Lect 16 ML Discriminant Function III

Cours 16 ML Fonction discriminante III

Lect 15 ML Discriminant Function II

Lect 15 ML Fonction discriminante II

Lect 14 ML Discriminant Function I

Cours 14 ML Fonction discriminante I

lect 14 Minimum Distance Classifier

lect 14 Classificateur de distance minimale