Cycle (théorie des graphes)

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Théorie des graphes

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Inférence causale & Graphiques dirigés

Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.

Introduction à la théorie des catégories

Couvre l'introduction aux catégories, y compris les définitions et les exemples.

Points fixes dans la théorie des graphiques

Se concentre sur les points fixes dans la théorie des graphiques et leurs implications dans les algorithmes et l'analyse.

Programmation intégrale et flux réseau

Couvre les fondamentaux de la programmation entière et des flux de réseau dans des graphiques dirigés.

Coloriage graphique et cycles dirigés

Explore la coloration des graphes, les cycles dirigés, les applications de l'algorithme LLL et les dépendances des éléments dans les graphes.

Réseaux : coupures

Introduit des coupes dans un graphique dirigé, analysant le flux entre deux ensembles.

L'apprentissage actif dans la théorie des catégories

Explore des exemples de catégories, de morphismes, de groupoïdes et de functeurs dans la théorie des catégories.

Vision écologique : Conception de l'agent computationnel

Explore la vision écologique et la conception d'agents computationnels dans le contexte de la perception visuelle et du comportement.

Introduction aux catégories

Introduit le concept de catégories essentielles pour comprendre la théorie des groupes.

Réseaux bayésiens : factorisation et échantillonnage

Explique les méthodes de factorisation et d'échantillonnage des réseaux bayésiens à l'aide des GAD et de l'élimination des variables.