Séance de cours
Chaînes de Markov: Applications et méthodes d'échantillonnage
Séances de cours associées (35)
Modèles graphiques : distributions de probabilités et graphiques factoriels
Couvre les modèles graphiques pour les distributions de probabilité et la représentation des graphiques factoriels.
Modèles graphiques : Distribution de probabilités conjointes
Couvre le concept de modèles graphiques et de distributions de probabilités conjointes.
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.
Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes
Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Théorie des graphiques: Chemin pondéré par Amplitude
Couvre le calcul des chemins dans un graphique, en se concentrant sur les chemins pondérés en amplitude.
Szemerédi Régularité Lemme
Explore le lemme de régularité Szemerédi, la régularité électronique dans les graphes bipartites, la structure des supergraphes et les techniques d'induction.
Gardiens minimaux dans les graphiques
Explore le concept de minimisation des gardiens dans les graphiques grâce à la sélection stratégique des bords.
Découpe la plus rapide: Algorithme de Leighton-Rao
Couvre l'algorithme de Leighton-Rao pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique, en se concentrant sur ses étapes et ses fondements théoriques.
Max Sum Diversification
Explore la maximisation de la diversité dans la sélection des documents, la détermination des cliques de graphes, les théorèmes sur le type négatif et l'optimisation convexe.
Propagation des croyances sur les graphes
Explore la propagation des croyances sur les graphes, en mettant l'accent sur la normalisation, les relations récursives et le calcul itératif de la fonction de partition.