Séance de cours
Modèle linéaire généralisé : Optimisation et approximation
Description
Cette séance de cours couvre la formulation unifiée du modèle linéaire généralisé, le perceptron enseignant-étudiant, la généralisation optimale de Bayes, la performance et le passage approximatif de message. Il traite de l'optimisation des fonctions de perte, de l'entropie libre, de la propagation des croyances et de l'algorithme AMP.
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