Transformateurs Graph-to-Graph : Encodage graphique sensible à la syntaxe
Graph Chatbot
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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.
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Explore les codeurs automatiques variables, l'inférence bayésienne, les espaces latents axés sur l'attention et l'efficacité des transformateurs dans le traitement des langues.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
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.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
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