Une règle pliable aide à comprendre l’apprentissage des réseaux neuronaux
Une équipe de l’Université de Bâle propose une analogie étonnante pour étudier l’apprentissage profond : une règle pliable dont chaque segment représente une couche neuronale. Ses mouvements permettent de visualiser pourquoi les données ne sont pas toujours transformées de façon égale à chaque étape d’un réseau d’IA.























