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LFR算法
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2020年12月27日 (日) 23:46的版本
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==编者推荐==
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====[https://campus.swarma.org/course/1808 利用强化学习寻找复杂系统的关键节点]====
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2020年6月发表在Nature Machine Intelligence的论文,利用强化学习和图嵌入技术,提出名为 FINDER 的算法框架,显著提升了这一类问题的解决效果。该研究由国防科技大学讲师范长俊、曾利,加州大学洛杉矶分校副教授孙怡舟,哈佛医学院副研究员刘洋彧合作完成。 本视频由论文第一作者、国防科技大学系统工程学院范长俊老师主讲,介绍这篇论文的研究思路、算法结果、主要结果和未来展望。
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====[https://campus.swarma.org/course/1815 书籍领读:随机网络]====
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本课程中,将讲解巴拉巴西网络科学书籍的第二章随机网络。
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[[Category:算法]]
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[[Category:基准(计算)]]
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[[Category:统计方法]]
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'''本词条内容翻译自 wikipedia.org,遵守 CC3.0协议。'''
'''本词条内容翻译自 wikipedia.org,遵守 CC3.0协议。'''
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