Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre la mise en œuvre pratique et les applications de la formation contradictoire, des réseaux antagonistes génératifs, de la distance entre les distributions et de l'application de 1-Lipschitz dans les GAN.
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 l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
Couvre la mise en œuvre des équations de Hartree-Fock pour la molécule HeH+, y compris la théorie, les termes, les orbitales et le calcul de champ auto-cohérent.
