BBong's Story

Lecture 11: Artificial neural networks (ANNs), backpropagation, representation learning. Graph neural networks (GNNs). Distributed neural networks. Case studies to social systems, systems biology & computer systems research강의 개요이번 강의는 딥러닝의 주요 개념인 Deep Neural Networks (DNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Graph Neural Networks (GNNs)를 다룬다. 주요 초점은 각 모델의 구조, 학습 알고리즘, 그리고 대표적인 응용 사례에 맞춰져 있다.1. M..

Lecture 5: Differential Geometry of Networks:Ollivier-Ricci curvature, community detection, applications. Implications for automatic parallelization of software and hardware-soft-codesign, machine learning and artificial intelligence.강의 개요이번 강의는 네트워크의 기하학적 구조 분석을 위한 미분 기하학(Differential Geometry)와 Ollivier-Ricci Curvature (ORC)에 초점을 맞춘다.ORC는 그래프의 곡률을 정의하여 네트워크 커뮤니티 탐지와 정보 전달 메커니즘을 이해하는 데 사용된다.주요 ..