慕尼黑 AI 讲座 迈克尔 · 布朗斯坦
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第一讲 几何深度学习简史-迈克尔 · 布朗斯坦
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神经扩散偏微分方程、微分几何和图形神经网络-迈克尔 · 布朗斯坦
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《几何深度学习 过去、现在和未来》 迈克尔 · 布朗斯坦著
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先决条件 I 群、表示与等变-莫里斯 · 威勒
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第三讲 Sheaf 神经网络-克里斯蒂安 · 博德纳尔
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先决条件 II 拓扑学-克里斯蒂安 ·博德纳
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第二讲 拓扑信息传递-克里斯蒂安 · 博德纳尔
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不需要比对的局部序列比较-统计学和算法-迈克尔·沃特曼
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可分离微分方程的直觉#SoME2
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奇异拓扑空间//连通与路径连通与单连通
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群、对称性、凯莱表格和图表 |群论第二集
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透视与问题解决 | 线性分式变换第2部分
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用人工突触视频模拟神经元
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Linear Algebra in C++ - Part 2c - Compute matrix inverse (Testing with Python) 底
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我们怎样才能在更高的维度上旋转? 复杂吗? | 李群，代数，括号 # 2
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《 Hopf 纤维中的几何与代数》 ，戴维.W.里昂，JMM2023
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一个完全连接的神经网络的可视化，版本1
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第五讲 等变 CNN II (黎曼流形)-克里斯蒂安 ·博德纳
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层、叶状结构和 3-流形的拓扑结构 (I) - 大卫 · 加拜
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奇点第三集 超人类主义 警惕的思维场景
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