Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Se penche sur l'apprentissage automatique amélioré par les graphiques, en mettant l'accent sur la détection des fraudes, la détection des logiciels malveillants et les systèmes de recommandation.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Explore les graphes de Ramanujan, génère des fonctions, des marches sans retour en arrière et des graphes expandeurs en relation avec les problèmes NP-hard.
Explore le spectre des surfaces hyperboliques, en discutant de minces principes C, de graduation, de fonctions normalisées, de volume minimal et de propriétés d'intégration.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore les symétries conformales dans les espaces euclidien et AdS, les isométries, la métrique induite, les coordonnées de Poincaré et la structure des limites.
Explore l'omniprésence des graphiques dans les données et les analyses modernes, en mettant l'accent sur le changement dans la perception des organisations des technologies graphiques.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.
