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Cette séance de cours couvre l'algorithme de l'AMP pour l'estimation des matrices pointues, en mettant l'accent sur la fonction de dénoyage générique et l'implémentation de l'algorithme pour différentes distributions de signaux. Il comprend la dérivation des équations de l'AMP pour l'estimation des matrices enrichies et la comparaison avec les estimateurs optimaux de Bayes. La séance de cours traite également de l'application de l'AMP à la factorisation matricielle de bas grade et aux modèles GLM, en détaillant les fonctions de mise à jour et les distributions conjointes utilisées dans le modèle structuré.