Explore la prédiction des réactions chimiques à l'aide de modèles générateurs et de transformateurs moléculaires, soulignant l'importance du traitement du langage moléculaire et de la stéréochimie.
Explore l'amélioration de la traduction, des traductions basées sur le contexte source et des techniques de représentation de la valeur telles que le marquage et la boxe.
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Explore la dynamique de rotation autour d'un axe de symétrie, couvrant le moment angulaire, le théorème du centre de masse et le mouvement du corps solide.
Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.
Couvre la cinématique et la déformation en mécanique du continuum, en se concentrant sur les vecteurs de déplacement et le tenseur de gradient de déformation.
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.