Déplacez-vous dans les potentiels interatomiques de la machine appris, montrant leur précision et leur rentabilité dans la prédiction des propriétés chimiques.
Explore la convergence des réseaux neuronaux à travers l'adaptation des paramètres et l'alternance des regrets, en mettant l'accent sur l'événement NeurIPS 2023 à l'EPFL.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans les simulations atomistes, en mettant l'accent sur la modélisation de l'eau, les potentiels de réseaux neuronaux et la reconnaissance des structures.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Explore la dynamique quantique de plusieurs corps à l'aide de réseaux neuronaux artificiels, en mettant l'accent sur les simulations expérimentales et les défis théoriques.
Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
