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Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
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