Machine Learning for Solving PDEs: Méthode de caractéristiques aléatoires
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Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.
Explore divers types de liaison chimique et les interactions entre les atomes à travers les électrons, soulignant la signification de la compréhension de ces caractéristiques de liaison.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore la structure atomique, la chimie et l'énergie en biologie, couvrant les liaisons chimiques, le tableau périodique et l'organisation hiérarchique de la matière.
Couvre le chiffrement entièrement homomorphique (FHE) basé sur le schéma 2009 de Gentry, expliquant le chiffrement, le déchiffrement et les processus de multiplication.
