Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore une variété de problèmes ouverts en théorie des graphes et en complexité informatique, mettant au défi les étudiants d'analyser et de résoudre des problèmes complexes.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Explore la compression des données grâce à la parcimonie des signaux, remettant en question la nécessité d'enregistrer de grandes quantités de données.
Introduit des opérateurs proximaux, des méthodes de gradient et une optimisation contrainte, explorant leur convergence et leurs applications pratiques.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
