Améliorer les prédictions de densité dans l'apprentissage automatique
Graph Chatbot
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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.
Explore l'importance des changements chimiques calculés dans la spectroscopie RMN et les défis de la prédiction des changements chimiques à l'aide de l'apprentissage automatique.
Déplacez-vous dans les phénomènes d'interaction quantique computationnelle dans les matériaux à l'aide de calcul haute performance, couvrant la mécanique quantique N-particules, les approches ab initio, et le Centre d'excellence NOMAD.
Explore les fonctions de corrélation quantique et leur rôle dans les simulations de dynamique moléculaire, y compris la reconstruction des fonctions de corrélation standard de celles transformées par Kubo.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
Explore la caractéristique universelle de la formation de prix intrajournalière en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur pour prévoir les changements de prix en fonction de l'historique des flux d'ordres.
