La donnée brute enfouie d'où tout part — features, labels, distribution.
La pousse verte : le réseau apprend ses premières features à partir du signal.
La structure qui porte le tout — profondeur, poids, propagation.
Chaque unité s'active, non-linéaire, et transmet son signal vers le haut.
La floraison robotique : convergence, précision, un modèle prêt à prédire.
De la régression au transformer : chaque concept illustré, animé, et manipulable à la main.
Une galerie de réseaux pré-entraînés à inspecter couche par couche, poids par poids.
Des lectures courtes qui ancrent l'intuition avant les maths — la graine avant la fleur.
Partez d'une intuition et d'un jeu de données. La graine est déjà tout le potentiel du modèle.
Ajustez couches, activations et taux d'apprentissage. Chaque époque fait grandir la tige.
Le modèle fleurit : il généralise, prédit, et vous comprenez enfin pourquoi.
Une manière enfin concrète de comprendre les réseaux : on voit littéralement le modèle grandir.
Une manière enfin concrète de comprendre les réseaux : on voit littéralement le modèle grandir.
Une manière enfin concrète de comprendre les réseaux : on voit littéralement le modèle grandir.