Séances de cours associées à Factor graph

Couvre la propagation de la croyance, une méthode clé pour l'analyse et l'algorithme.

Explore les variables cachées, les modèles graphiques et les lacunes de calcul dans l'apprentissage en réseau neuronal.

Discute de la formulation unifiée du modèle linéaire généralisé et de l'optimisation des fonctions de perte.

Explore la méthode de cavité, le passage approximatif du message et les transitions de phase dans les modèles probabilistes.