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.
