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PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

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Séances de ce cours (76)

Erreurs optimales et transitions de phase dans les modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les erreurs optimales, les transitions de phase et les performances des algorithmes dans les modèles linéaires.

Merveilles et pièges du Langevin dans l'inférence de haute dimension de Noisy Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la métastabilité, des transitions de phase, des limites approximatives de l'algorithme de transmission de messages et de l'efficacité de la dynamique de Langevin dans l'inférence à haute dimension.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Réseau neuronal Tomographie de l'État quantique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuraux pour la tomographie quantique de l'état, en se concentrant sur les systèmes hautement enchevêtrés, les programmes de formation et l'ajustement excessif.

Solution de réseau neuronal profond de l'équation électronique Schrödinger Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.

Kernel de Tangent neuronal: Généralisation dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le noyau tangent neuronal dans l'apprentissage profond, en analysant la généralisation et le comportement du réseau.

Stabilité relative vers les diffémorphismes dans les filets profonds Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'impact de la stabilité relative sur les difféomorphismes dans les réseaux neuronaux profonds et sa corrélation avec les performances.

Apprentissage Sparse Caractéristiques: Encombrant dans les réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.

Réactions chimiques : Architecture des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.

Prédire les rendements de réaction avec le Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.

L’IA en chimie : Hypergraphe et synthèse rituelle en une seule étape Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les applications de l'IA dans la chimie, les hypergraphes, la synthèse rituelle en une seule étape et l'évaluation des modèles rétro-synthétiques.

Modélisation du cerveau : apprentissage automatique et neurosciences Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.

Systèmes de mémoire et fonction cérébrale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les systèmes de mémoire, les méthodes de mesure de la fonction cérébrale et la protéomique.

Réseau de neurones Quantum States Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les états quantiques des réseaux neuronaux, discute du paramétrage, des fonctions à valeur complexe et des processus d'entraînement.

Analyse de la coévolution des protéines Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans l'analyse de co-évolution des protéines, couvrant les découvertes, les contacts avec les résidus et l'analyse directe de couplage.

Pliage des protéines: du DCA à AlphaFold Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des techniques de pliage des protéines, du DCA à AlphaFold.

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