Modèle de bloc stochastique

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Séances de cours associées (32)

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Propagation de la croyance pour la coloration graphique

Explore la propagation de la croyance pour la coloration des graphiques et ses propriétés de convergence.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Inférence maximale de vraisemblance

Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.

Graphiques denses: De la théorie aux applications

Explore la transition des graphes clairsemés aux graphes denses et leurs applications réelles.

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.

Méthode de la cavité: Théorie du champ moyen

Explore la méthode de la cavité dans la théorie des champs moyens, en analysant les spins dans un champ externe dans un graphique.

Modèles graphiques : distributions de probabilités et graphiques factoriels

Couvre les modèles graphiques pour les distributions de probabilité et la représentation des graphiques factoriels.

Passage de message dans des modèles graphiques

Explique le passage de message dans les modèles graphiques et le problème de correspondance dans la théorie des graphes.

Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle

Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.

Universalité et invariance rotationnelle dans les graphes isoradiaux

Couvre l'universalité et l'invariance de rotation dans les graphes isoradiaux et leurs implications en mécanique statistique.