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Name: Tahix
Type: User
Bio: I believe that technologies are changing this world and I want to be a part of it. Feel free to contact me.
Location: Montréal , Quebec, Canada
Blog: yahyatahix.com
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Ce dossier contient un notebook présentant comment l'algorithme de descente de gradient peut être adapté pour la rétropropagation dans un réseau de neurones à décharge avec des fonctions d'activation non différentiables.
une demo de git
pointeur
Jupyter's kernel for Elixir programming language
Les réseaux de neurones à décharges s'inspirent ducomportement des neurones biologiques pour les modéliser etoffrent de nouvelles opportunités pour atteindre l'objectif del'intelligence artificielle en se basant sur l'intelligence humaine. Dans les réseaux de neurones intelligents, la méthoded'apprentissage standard est la rétropropagation. Cependant, laSTDP, qui est une méthode non supervisée, est biologiquementplus plausible. Ce projet est basé sur l'article de Diehl & Cook[1], qui fournit une méthode d'apprentissage non supervisé pourla classification d'images qui utilise la STDP et sur les notebookd'Ismaël Balafrej et Ahmad El Ferdaoussi. Ainsi,pour laréalisation de ce projet, nous avons utilisé la bibliothèque brian2 de python ainsi que l'environnement Jupyter notebook.
Conception d'un réseau de neurones à décharges nonautonome permettant de générer les commandes dedéplacement pour un hexapode. Puis, généraliser pourun nombre supérieur de pattes (100 pattes dans notreétude). Enfin, mettre en place un système semi-autonome.
pix project repository
MyMenu project for Java Bases course on OpenClassrooms - Step 1
Python & java version
Sample REST CRUD API with Spring Boot, Mysql, JPA and Hibernate
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