Geometric Deep Learning - это попытка геометрического объединения широкого класса задач машинного обучения с точки зрения симметрии и инвариантности. Эти принципы не только лежат в основе прорывной производительности сверточных нейронных сетей и недавнего успеха графовых нейронных сетей, но также обеспечивают принципиальный способ построения новых типов индуктивных предубеждений для конкретных задач Октябрь 1872, философский факультет в Смаль л университета в баварском городе Эрлангене назначен новый молодой профессор...

Алгоритмы машинного обучения помогли найти легкий, прочный и устойчивый к нагреву алюминиевый сплав для 3D-печати деталей самолетов. Новый печатный металл состоит из смеси алюминия и других элементов, которые инженеры Массачусетского технологического института (MIT) определили, объединив моделирование и машинное обучение. Этот подход значительно сократил количество возможных комбинаций материалов для поиска, сузив круг поиска до 40 возможных составов по сравнению с миллионом, который требуют традиционные методы...