Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.
Explore les statistiques graphiques, la génération aléatoire de graphiques, l'analyse de réseaux, les mesures de centralité et les coefficients de regroupement.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore les regroupements de réseaux, les regroupements spectraux, l'algorithme des moyennes k, les propriétés des valeurs propres, l'estimation des modèles de blocs et la mesure de la similarité structurelle.
Explore le biclustering dans les matrices de données, en identifiant des modèles de comportement cohérents et en discutant des méthodes de calcul pour l'analyse.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Introduit SuperNet, un logiciel pour l'analyse de réseaux de super-résolution et la quantification des grappes monomolécules, couvrant la motivation, les défis, la méthodologie, les caractéristiques et les méthodes proposées.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
