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在过去的十年中，我们看到了机器学习可以为我们做的巨大突破。现在似乎不可能执行计算机执行的任务。 此类任务的突出示例包括图像或语音识别。 在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。 更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。 第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。 一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。 申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。 我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。 请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。>现在似乎不可能执行计算机执行的任务。此类任务的突出示例包括图像或语音识别。在这个项目中，我们建议使用深度学习（机器学习的一部分）来解决纯数学的困难问题，即特定的结理论。更确切地说，提出的项目由三个部分组成（请参见下面的第1、2和3个部分）。第一部分包括训练人工神经网络，以预测结的两个重要特性。一旦完成第1部分和第2部分，结果将应用于解决结理论中一个重要的开放问题；琼斯多项式是否检测到没有打结的问题。申请人具有纯数学（代数，几何，拓扑）的背景，重点是结理论。我们要求$ 5,000的夏季薪水，因此申请人有资源能够度过一整个夏季的资源，以扩大对深度学习的最新方法的了解，收集初步数据（即创建一个结图的数据库），培训神经网络，并设计适合学生参与的后续行动。请注意，申请人已经开始在阿拉巴马大学建立一个机器学习社区，参加了一个非正式研讨会，该研讨会是由2022年春季数学和统计学系的教职员工和学生组织的。
深度学习结理论
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