Neural Networks & Deep Learning
Concept
Technique de base
The substrate: layered functions tuned by gradient descent.
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A neural network is a stack of simple mathematical layers whose millions to trillions of weights are adjusted by backpropagation until outputs match training targets. 'Deep learning' is the discovery — mainstream since AlexNet in 2012 — that with enough layers, data and GPU compute, this recipe learns almost anything. Everything else on this site is scaffolding around that fact.
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Connexes
Sources
Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.