Modélisation generative basée sur les scores

Modèles de diffusion

Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.

Modèles de diffusion dans la modélisation générative

Explore les modèles de diffusion dans la modélisation générative, couvrant lestimation de probabilité, la génération de données et lévaluation des modèles.

Probabilités et processus stochastiques

Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.

Deep Learning Modus Operandi

Explore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.