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Titlebook: Geometry of Deep Learning; A Signal Processing Jong Chul Ye Textbook 2022 The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive

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樓主: 淹沒
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發(fā)表于 2025-3-23 13:34:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 15:00:51 | 只看該作者
Graph Neural Networksks, brain networks, molecule networks, etc. See some examples in Fig. 8.1. In fact, the complex interaction in real systems can be described by different forms of graphs, so that graphs can be a ubiquitous tool for representing complex systems.
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發(fā)表于 2025-3-23 19:50:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 01:28:12 | 只看該作者
978-981-16-6048-1The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapor
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發(fā)表于 2025-3-24 03:26:28 | 只看該作者
Geometry of Deep Learning978-981-16-6046-7Series ISSN 1612-3956 Series E-ISSN 2198-3283
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發(fā)表于 2025-3-24 09:42:03 | 只看該作者
Die Viertelgrenzen und die Halbgrenze,In this chapter, we briefly review the basic mathematical concepts that are required to understand the materials of this book.
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發(fā)表于 2025-3-24 13:06:14 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 16:30:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 23:02:54 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 03:03:16 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-322-96693-3The last part of our voyage toward the understanding of the geometry of deep learning concerns perhaps the most exciting aspect of deep learning—
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