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Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Se penche sur l'utilisation de la mémoire spatiale dans les agents RL pour les tâches de navigation labyrinthe, montrant des performances améliorées avec des repères visuels, mais des résultats incohérents dans le choix du chemin.
Explore comment les oscillations corticales lentes dans le cortex frontal coordonnent les réseaux cérébraux et impactent les processus de mémoire, en mettant l'accent sur le contrôle cognitif et le vieillissement en bonne santé.
Déplacez-vous dans le rôle critique de l'hippocampe dans la formation de la mémoire, en mettant l'accent sur la mémoire déclarative et la représentation spatiale.
