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Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Plonge dans les filtres convolutifs comme un biais inductif pour les images dans les réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur l'indépendance de la traduction et des détecteurs de caractéristiques locales.
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 la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.