
Randomized Greedy Algorithms for Neural Network Optimization || Feb 13, 2026
Algorithmes gloutons randomisés pour l'optimisation des réseaux de neurones || 13 février 2026
Thema UYQN

Algorithmes gloutons randomisés pour l'optimisation des réseaux de neurones || 13 février 2026

![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 11: RNNs training, derivations, applications and more!](https://i.ytimg.com/vi/xvFnn_dDJK0/maxresdefault.jpg)
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 11 : Entraînement des RNN, dérivations, applications et plus !


Leçon 09. Guide du hacker pour l'apprentissage profond






![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 10: Feed-forward NNs, pooling layer, sequence modelling, RNNs](https://i.ytimg.com/vi/INcVmFLzpU4/maxresdefault.jpg)
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 10 : Réseaux de neurones feed-forward, couche de pooling, modélisation de séquences, RNN


![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 9: Developing a complete feed-forward neural network](https://i.ytimg.com/vi/JjeDSKMTJdw/maxresdefault.jpg)
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 9 : Développer un réseau neuronal feed-forward complet



PAINT: Parallel-in-time Neural Twins || 30 janvier 2026

Lec 9 : Introduction à l'apprentissage profond - I


Lec 8: Neural Network – III (Entraînement du Perceptron multicouche)

Lec 7 : Réseau de neurones - II (Perceptron multicouche)

Lec 6: Réseau de neurones - I (Perceptron monocouche)

Jürgen Schmidhuber sur la robotique, les modèles du monde et NNAISENSE (Histoire orale, 2e partie)

DeepSeekV4 - Hyperconnexions à contrainte de variété (mHC) et évolution des ResNets

Réseau gaussien conditionnel de Koopman || PINNs avec caractéristiques enrichies par Fourier || 9 janvier 2026

7 : Apprentissage profond pour le traitement automatique du langage naturel – Transformers

4: Deep Learning pour la Vision par Ordinateur – Apprentissage par Transfert et Ajustement Fin; Introduction à HuggingFace

3: Deep Learning for Computer Vision – Construire des réseaux de neurones convolutifs à partir de zéro

2: Entraînement des NN profonds (suite) ; Introduction à Keras/Tensorflow ; Application aux données tabulaires

1: Introduction aux réseaux de neurones et à l'apprentissage profond; Entraînement des réseaux de neurones profonds


CNN Expliqué Visuellement: Padding, Stride, Pooling, Champs Réceptifs, Dilatation et Architecture de Couches

DeepONet inspiré des Transformers et informé par la physique || De RoPINN à ProPINN || 19 décembre 2025



Hands-on Machine Learning -- Entraînement des réseaux de neurones profonds
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Занятие 13: Acceleration, KV-Cache, Flash Attention](https://i.ytimg.com/vi/8ffgdQCkLtI/sddefault.jpg)
[IAD, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Cours 13 : Acceleration, KV-Cache, Flash Attention

Stanford CS230 | Automne 2025 | Cours 10 : Que se passe-t-il à l'intérieur de mon modèle ?

Titans : Apprendre à mémoriser pendant les examens (Analyse de sujets)