Couvre la propagation des croyances sur les graphes, explorant les défis de calcul et les heuristiques, en se concentrant sur les propriétés de boucle des graphes aléatoires clairsemés.
Explore la propagation des croyances, les clusters gelés et les seuils de colorabilité dans les modèles graphiques, ce qui explique l'importance de la propagation des enquêtes dans la résolution des problèmes de satisfaction liés aux contraintes.
Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Déplacez-vous dans l'inférence réseau à partir de preuves textuelles, explorant la propagation de l'information, la traduction et l'attention multi-inputs.
