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Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
Explore les copules avec des marges différentes et leurs distributions articulaires, y compris des concepts comme la probabilité de concordance et la dépendance extrême.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Couvre la mise en œuvre pratique et les applications de la formation contradictoire, des réseaux antagonistes génératifs, de la distance entre les distributions et de l'application de 1-Lipschitz dans les GAN.
