Réseaux de neurones
Fellow suit ce sujet depuis juillet 2026 : 11 articles résumés en français, dont 2 jugés majeurs ou notables.
Toute l'actualité · 11 articles
Transition de phase des random features aux réseaux entièrement entraînables
Une étude théorique quantifie comment la proportion de neurones entraînables modifie les bornes d'approximation de réseaux à deux couches, avec des rendements décroissants au-delà d'un faible seuil.
J'ai construit un réseau de neurones à partir de mécaniques du jeu DOOM
Le projet doomformer fait tourner des réseaux de neurones, dont un transformer, dans les mécaniques de DOOM : voodoo dolls, tapis roulants, lave et portes. Le jeu lit des chiffres MNIST dessinés.
Deux couches ReLU suffisent : simulation exacte de tout réseau ReLU
Des chercheurs démontrent que tout réseau ReLU peut être simulé exactement par un réseau à deux couches cachées, avec deux preuves distinctes : algébrique et combinatoire.
Réseaux ReLU à deux couches univariés : solutions exactes et optimalité globale grâce aux skip connections
Une étude théorique caractérise géométriquement les classifieurs à norme minimale et montre comment les skip connections garantissent l'optimalité globale.
Show HN : Compétition de petits réseaux de neurones pour jeux de stratégie
Une plateforme mettant en compétition des réseaux de neurones compacts sur des jeux de stratégie, explorant les performances de modèles légers dans des environnements décisionnels complexes.
Bornes de Rademacher quasi-optimales pour les réseaux de neurones à activation parcimonieuse
Une étude théorique affine les bornes de complexité statistique des réseaux ReLU à faible activation, en éliminant le facteur de dimension explicite jusqu'aux logarithmes.
La structure symbolique émergente des réseaux de neurones artificiels
Une étude explore comment des structures symboliques apparaissent spontanément dans les représentations internes des réseaux de neurones.
AI by Hand : comprendre les réseaux de neurones
Une ressource pédagogique visuelle pour comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones par des calculs manuels.
Des réseaux de neurones 1-Lipschitz conçus pour les variétés de Hadamard
Une nouvelle architecture géométrique étend la robustesse Lipschitz aux espaces courbes, avec applications hyperboliques et matrices SPD.
Des distances aux trajectoires : cartographie SDF temps réel et planification de mouvement accélérée pour drones
Un nouveau système combine réseau neuronal et octree pour cartographier l'environnement et planifier des trajectoires sûres à bord de drones autonomes.
Apprentissage profond riemannien : modules, réseaux et géométries
Une thèse propose un cadre unifié pour les réseaux de neurones sur variétés, avec normalisation, régression logistique et métriques génériques.