Couplage spatial dans l'inférence

Cette séance de cours se concentre sur le couplage spatial dans l'inférence, une technique qui combine des interactions entièrement connectées et unidimensionnelles pour améliorer les performances de l'algorithme. En créant des sous-systèmes avec des interactions de milieu de terrain et en les couplant à l’aide de liens unidimensionnels, la séance de cours explore comment cette approche peut aider à surmonter les phases difficiles des problèmes d’inférence. L'instructeur discute du concept de couplage spatial, de son application dans divers domaines et de la façon dont il peut conduire à des algorithmes plus efficaces en imitant des phénomènes naturels tels que la nucléation. À travers des exemples et des explications mathématiques, la séance de cours démontre comment le couplage spatial peut améliorer les performances des algorithmes dans la résolution de problèmes d'inférence complexes.

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Concepts associés (9)

PHYS-512: Statistical physics of computation

This course covers the statistical physics approach to computer science problems ranging from graph theory and constraint satisfaction to inference and machine learning. In particular the replica and

Algorithme de tri

Un algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon une relation d'ordre déterminée. Les objets à trier sont des éléments d'un ensemble muni d'un ordre total. Il est par exemple fréquent de trier des entiers selon la relation d'ordre usuelle « est inférieur ou égal à ». Les algorithmes de tri sont utilisés dans de très nombreuses situations. Ils sont en particulier utiles à de nombreux algorithmes plus complexes dont certains algorithmes de recherche, comme la recherche dichotomique.

Diviser pour régner (informatique)

thumb|652x652px|Trois étapes (diviser, régner, combiner) illustrées avec l'algorithme du tri fusion En informatique, diviser pour régner (du latin , divide and conquer en anglais) est une technique algorithmique consistant à : Diviser : découper un problème initial en sous-problèmes ; Régner : résoudre les sous-problèmes (récursivement ou directement s'ils sont assez petits) ; Combiner : calculer une solution au problème initial à partir des solutions des sous-problèmes.

Science de la nature

Les sciences de la nature, ou sciences naturelles, ont pour objet le monde naturel. Il s'agit de termes surtout utilisés dans le domaine de l'enseignement scolaire. Les termes « sciences de la nature », « sciences naturelles » et « histoire naturelle » sont en réalité équivalents. La nuance sémantique qui les différencie consiste en ce que « sciences de la nature » et « sciences naturelles » sont des termes qui mettent l'accent sur un ensemble de sciences, chacune spécialisée, alors que le terme « histoire naturelle », le plus ancien des trois, est toujours exprimé au singulier en signifiant ainsi davantage l'unicité des sciences qui étudient la nature plutôt que leur diversité en tant que telle.

Inférence (logique)

L’inférence est un mouvement de la pensée qui permet de passer d'une ou plusieurs assertions, des énoncés ou propositions affirmés comme vrais, appelés prémisses, à une nouvelle assertion qui en est la conclusion. Étymologiquement, le mot inférence signifie « reporter ». En théorie, l'inférence est traditionnellement divisée en déduction et induction, une distinction qui, en Europe, remonte au moins à Aristote ( avant Jésus-Christ). On distingue les inférences immédiates des inférences médiates telles que déductives, inductives et abductives.

Inférence statistique

vignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.