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Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Explore la modélisation générative basée sur les scores au moyen d'équations différentielles stochastiques, en mettant l'accent sur les modèles probabilistes d'appariement des scores et de diffusion.
Plonge dans la quantification de l'entropie dans les données de neurosciences, explorant comment l'activité neuronale représente l'information sensorielle et les implications des séquences binaires.
Couvre les bases de la génération de texte et les défis de l'évaluation du texte généré à l'aide de mesures de chevauchement de contenu, de mesures fondées sur des modèles et d'évaluations humaines.
