Modèles graphiques : Règle de la chaîne et élimination des variables
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Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et de la théorie des mesures, y compris les probabilités conjointes, les variables aléatoires et le théorème de la limite centrale.
Explore l'Algorithme de Chow-Liu pour l'apprentissage de la structure et l'optimisation des distributions à travers les arbres à travers la couverture et la divergence K-L.
