Explore le modèle de Hopfield stochastique, les neurones bruyants, les probabilités de tir, la récupération de mémoire et les équations de chevauchement dans les réseaux d'attraction.
Explore l'apprentissage automatique dans les simulations de dynamique moléculaire, s'attaquant à la malédiction de la dimensionnalité, de la représentation du réseau neuronal et de l'estimation des champs de force.
Explore les réseaux neuraux pour la tomographie quantique de l'état, en se concentrant sur les systèmes hautement enchevêtrés, les programmes de formation et l'ajustement excessif.
Explore une approche de réseau neuronal à la tomographie d'état quantique utilisant RBM, présentant des prédictions précises et des applications potentielles au-delà de RBM.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.
Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Explore l'optimisation de la formation contradictoire, la mise en œuvre pratique, l'interprétation, l'équité, la distance de Wasserstein et les GAN de Wasserstein.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
