Deep Learning: Présentation des graphiques et des transformateurs
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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.
Analyse un modèle macroéconomique axé sur la part du revenu du travail et les effets des chocs de productivité sur le PIB, la consommation, l’investissement et les cours des actions.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.
Couvre les repères, les systèmes de coordonnées, les cadres et la terminologie en coordonnées, en mettant l'accent sur les angles géométriques et les vecteurs orthogonaux.
