Cristopher Salvi - 从 Neural SDEs 到 Neural SPDEs, 一个粗糙路径的视角
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ICML2022 - Neural Laplace
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神经微分方程综述
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神经常微分方程入门- Neural Ordinary Differential Equations
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通过图曲率理解图神经网络瓶颈和过度挤压问题 Understanding Over-Squashing and Bottlenecks via Curvature
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GNN新的视角 - Graph Neural Networks as Gradient Flows
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Score-based Generative Modeling of Graphs via the System of SDE
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面向图结构数据的机器学习（图机器学习与最优传输）
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Diffusion and Score-Based Generative Models
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你这雷军确实是AI啊
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因果学习与深度学习 2.2 Neural causal discovery
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scaling law变天 哈佛、斯坦福、MIT名校研究发现 训练数据越多量化损失越大
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从去噪扩散模型到扩散薛定谔桥(Schrodinger bridges)-应用
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深度学习的信息瓶颈理论的出现
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因果学习与深度学习 1.1 Introduction to causality
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物理学启发的图神经网络学习 Physics inspired learning on graphs
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实现AI系统的组合泛化（包括组件分解思想在diffusion等生成模型的应用） - Shuang Li
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Ravid Ziv - Information Flow in Deep Neural Networks 深度神经网络中的信息流（对偶信息瓶颈，神经正切核）
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GPT-4没有意识！但图灵奖得主Bengio等88页论文暗示「天网」迟早降临！
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为什么大学计算机全是深度学习？
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研一刚入学，从未接触过神经网络python也是才开始学，现在导师要我做LSTM，我应该去学什么？
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【PyTorch】只看不练，等于白看！！PyTorch深度学习实战案例，还不拿下！！！
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2023 MIT 因果机器学习教程 6.S091 Lecture 7 - Causal Representation Learning 完结撒花
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辛顿现场授课：AI在生物学上的神奇应用，太超前
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diffusion生成模型的最优控制视角
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【全集195集】深度学习必看圣经！李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享，小白也能信手拈来，看完直接跑通！（深度学习/神经网络/pytorch）】
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超全超简单！一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法！真的比刷剧还爽！
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大一就这么水灵灵的把校赛速通了？
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流形假设下去噪扩散模型的收敛
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我在B站上大学!【完整版-麻省理工-微积分重点】全18讲！学数学不看的微积分课程，看完顺滑一整年。_人工智能数学基础/机器学习/微积分/麻省理工/高等数学
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论几何图形神经网络的表达能力
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外国人使唤不动中国机器狗，直到旁边标准普通话响起……
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基于薛定谔桥的生成模型 Generative Modeling via Schrodinger Bridge with Prof. Huyen Pham
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真的超容易“搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊？”复旦博士教我用一本书搞定！
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标星15.4K，普林斯顿大学博士手敲3万行代码的深度学习项目，直接拿去用！
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An Introduction to Score Based Generative Models 基于分数的生成模型入门
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