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Explore l'initialisation intelligente du poids dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance d'une normalisation appropriée des données et d'une initialisation aléatoire du poids.
Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
Explore le stockage et la distribution décentralisés à l'aide de BitTorrent & IPFS, couvrant les objectifs, les défis, les spécifications du bâtiment, l'intégrité, le bootstrapping, les performances, les incitatifs, la version, le nommage et les CRDT.
Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
Explore le problème des 20 questions, les codes Huffman et les stratégies optimales d'interrogation dans les algorithmes, démontrant des résultats efficaces grâce à des codes ternaires et sans préfixe.
