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Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
Explore les modèles de transformateurs moléculaires, la cartographie des atomes, la planification de la synthèse de l'IA et le rôle transformateur des transformateurs dans la chimie.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
