La structure et la fonction biologiques émergent de l'apprentissage non supervisé
Graph Chatbot
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Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Couvre les fondamentaux de la conception des protéines, y compris les structures secondaires, la propension aux acides aminés, les boucles et les méthodes de calcul.
Explore le repliement des protéines, les interactions hydrophobes, les conformations compactes, le modèle HP, la co-évolution et les méthodes de calcul.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
