Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Couvre les faits stylisés du rendement des actifs, des statistiques sommaires, des tests de la normalité, des placettes Q-Q et des hypothèses de marché efficaces.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Explore l'apprentissage automatique à travers des modèles solvables, couvrant la complexité des échantillons, les réseaux neuronaux et les lacunes de calcul.
