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Explore les modèles génératifs, la régression logistique et la distribution gaussienne pour approximer les probabilités postérieures et optimiser les performances du modèle.
Par David Millard explore l'estimation des paramètres des objets déformables dans les tâches de manipulation robotique, en se concentrant sur les défis et les solutions dans le traitement de la dynamique complexe et en utilisant des techniques d'éléments finis.
Explore les modèles d'indépendance asymptotique pour les extrêmes multivariés et leurs applications dans l'extrapolation des probabilités à des événements rares.
Explorer les modèles spatiaux latents pour les réseaux multiplex, discuter de la représentation des données du réseau, des modèles probabilistes et des hypothèses de structure partagée.
